失踪人口回归

年轻人训练Round11及好题记录
最新推荐文章于 2024-12-06 20:06:20 发布
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琦子k
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失踪人口回归微信小程序毕业设计（二）
qq_45037404的博客
11-26 1384
失踪人口回归 微信小程序毕业设计（二） 当时受到老师的一个启发，对现在大学生生活管理时间的观念开发一个这样的小程序，还有一个就是小程序上线方便，多年后还能看到当初青春的记忆。 成品展示 现在看来当时的这个小程序各种不好，因为也没系统的去学习过微信小程序开发，大三分配导师后才开始去学习这个，不足的地方太多了，一直想着有时间就去更新版本，可是迫于生活好久都没动过了。 当时用了一个日历作为小程序的主体，在日历选择日期对事件进行添加（那时候还想着做一个提醒的功能，但是由于小程序的特殊性并不能直接提醒，就放弃了） 日
失踪人口回归之-----(AtCoder Beginner Contest 388 A-G题解)
scanner
01-12 523
那也就是说我们可以二分答案确定答案，假设我们二分的答案为K，那么需要验证[L , L + K - 1] 和 [R - K + 1, R]是否能够一一匹配，也就是对于c∈[0, K - 1] a[L + c] * 2 <= a[R - K + 1 + c]。其次对于每个障碍区间[l, r]来说，永远只有最多B个位置在l左边也就是[l - B, l - 1]这个位置可能存在，然后到达这些位置后，在考虑用一次[A,B]中的步伐跨过去，此时也顶多B个位置，因此依次维护这些位置即可跨过所有障碍区间。
失踪人口回归！
m0_72634817的博客
12-06 193
好像有一个月断更了。
失踪人口回归C语言
2401_84343424的博客
06-02 392
计算一个简单的问题:从1+3+.....+99的和。自己编写有不足的地方愿各位见谅奥。
失踪人口回归申明
xyx_x的博客
03-15 315
其实已经很久不写博客了......
【 失踪人口回归】新·学期
qq_62852431的博客
09-11 1749
新学期的新flag
失踪人口回归……
weixin_38797809的博客
06-21 272
原来的百度空间关了，实在不知道去哪做个页面，先在这暂住吧
【 失踪人口回归】新·学期_9a希望这些失踪人口能够早日回归，%失踪人口回归
2401_84170414的博客
05-14 772
深居内陆的双非本科，刚刚大二。大一开学有幸加入优快云开始写作，没几次就有文章荣登半小时热榜榜一（bushi）文章看这里哦~虽然内容很水，但对刚刚踏入写作的小白来说是莫大的鼓励，也很快感受到了写博客对知识巩固与理解的好处，现在回想起来也是一段枯燥而充实的经历。也是在这一年的学习中，收货了不少系统的学习了C语言，能糊弄的看懂c++，Linux刚刚入门（还需要不断巩固学习）受同学邀请，加入了学校物联网协会。
【 失踪人口回归】新·学期_9a希望这些失踪人口能够早日回归，%失踪人口回归 %全
2401_84586779的博客
05-10 1028
计划：类和对象的复盘，模板的复盘，stl的复盘，c++11的复盘（对进行更全面的讲解跟据每天的牛客以及LeetCode刷题做出总结准备在12月底包括寒假开始项目制作，初步计划是做网上主流的一些，像高并发内存池，AI语音助手之类的（只是初步想法，到时候会根据实际情况做出干煸）蓝桥杯，博创杯，互联网+，能做就做，只肝一年，丰富经验立好，也以此为这学期的行动纲领正好到了中秋节，给大家看个月亮吧如果疫情好转，希望可以逛遍金城每一个角落这是笔者大一的足迹。
失踪人口回归！！！
weixin_53670362的博客
07-25 196
1..vue由template,script,style三部分组成5.使用scope实现样式隔离（style中样式只在当前组件使用）2.script中data用函数的形式返回一个对象3.vue指令链接script和template
【 失踪人口回归】新·学期_9a希望这些失踪人口能够早日回归，%失踪人口回归 (2)
2401_84170414的博客
05-14 886
计划：类和对象的复盘，模板的复盘，stl的复盘，c++11的复盘（对进行更全面的讲解跟据每天的牛客以及LeetCode刷题做出总结准备在12月底包括寒假开始项目制作，初步计划是做网上主流的一些，像高并发内存池，AI语音助手之类的（只是初步想法，到时候会根据实际情况做出干煸）蓝桥杯，博创杯，互联网+，能做就做，只肝一年，丰富经验立好，也以此为这学期的行动纲领正好到了中秋节，给大家看个月亮吧如果疫情好转，希望可以逛遍金城每一个角落这是笔者大一的足迹。
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基于BP神经网络的人口预测
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全球失踪移民数据集.zip
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此外，统计学方法如回归分析、聚类分析和生存分析也可能用于深入挖掘数据。 通过这些分析，我们可以了解哪些地区和时期的安全问题最严重，移民群体中最脆弱的部分是谁，以及哪些因素可能加剧了风险。这些洞察对于...
【数据库管理】基于Navicat的毕业设计实战应用：图书管理系统数据建模与SQL优化方案
12-08
内容概要：本文围绕Navicat数据库管理工具在毕业设计中的实际应用展开，系统介绍了其在数据库设计、开发、优化与维护中的核心作用。文章结合“图书管理系统”实例，详细展示了数据库创建、表结构设计、存储过程与触发器的编写，并通过SQL代码示例说明关键功能的实现方式。同时，归纳了Navicat在数据建模、查询优化、团队协作、版本控制集成等方面的最佳实践，并展望了其在云数据库、DevOps集成和AI辅助开发等方向的发展趋势。; 适合人群：计算机及相关专业本科毕业生，具备一定数据库基础知识和SQL操作能力的学生及初阶开发者；; 使用场景及目标：①用于毕业设计中数据库部分的设计与实现，提升项目规范性与完整性；②掌握Navicat在真实项目中的高级功能应用，如存储过程、触发器、数据同步与性能调优；③学习如何将数据库开发融入团队协作与版本管理体系，对接企业级开发流程； 阅读建议：建议结合Navicat软件实操文中提供的代码案例，逐步构建完整的数据库系统，并尝试扩展功能（如添加用户权限管理、报表统计等），以深化对数据库应用的理解。
基于Verilog HDL的RISC-V五级流水线CPU实现与完整项目文档
12-08
本设计项目实现了一个采用五级流水线架构的RISC-V处理器，其核心代码使用Verilog硬件描述语言编写。该项目已通过教学指导与评审，获得了优异的考核成绩，可直接应用于计算机体系结构等相关课程的设计实践与综合考核。项目压缩包内包含完整的处理器硬件实现代码、详细的设计报告文档以及明确的操作指南。所有内容均已完备，确保使用者能够直接部署并成功运行整个系统。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
ACM算法竞赛题解与优化技巧 练习题
12-08
ACM算法竞赛题解与优化技巧
基于Benders、TSO-DSO协调的不确定性的输配电网双层优化模型研究（Matlab代码实现）
12-08
基于Benders、TSO-DSO协调的不确定性的输配电网双层优化模型研究（Matlab代码实现）
Mstar芯片固件编辑与USB脚本刷写工具包
最新发布
12-08
"Mstar Bin Tool"是一款专门针对Mstar系列芯片开发的固件处理软件，主要用于智能电视及相关电子设备的系统维护与深度定制。该工具包特别标注了"LETV USB SCRIPT"模块，表明其对乐视品牌设备具有兼容性，能够通过USB通信协议执行固件读写操作。作为一款专业的固件编辑器，它允许技术人员对Mstar芯片的底层二进制文件进行解析、修改与重构，从而实现系统功能的调整、性能优化或故障修复。 工具包中的核心组件包括固件编译环境、设备通信脚本、操作界面及技术文档等。其中"letv_usb_script"是一套针对乐视设备的自动化操作程序，可指导用户完成固件烧录全过程。而"mstar_bin"模块则专门处理芯片的二进制数据文件，支持固件版本的升级、降级或个性化定制。工具采用7-Zip压缩格式封装，用户需先使用解压软件提取文件内容。 操作前需确认目标设备采用Mstar芯片架构并具备完好的USB接口。建议预先备份设备原始固件作为恢复保障。通过编辑器修改固件参数时，可调整系统配置、增删功能模块或修复已知缺陷。执行刷机操作时需严格遵循脚本指示的步骤顺序，保持设备供电稳定，避免中断导致硬件损坏。该工具适用于具备嵌入式系统知识的开发人员或高级用户，在进行设备定制化开发、系统调试或维护修复时使用。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
基于Java的失踪人口
10-03
不太明确“基于Java的失踪人口”具体所指。推测可能有以下几种情况： ### 开发失踪人口管理系统 若要开发一个基于Java的失踪人口管理系统，以下是大致实现步骤： - **需求分析**：明确系统的功能需求，如失踪人口信息录入、查询、修改、删除，家属信息管理，案件进展跟踪等。 - **设计数据库**：设计数据库表结构，如`missing_persons`表存储失踪人口信息，包含姓名、性别、年龄、失踪时间、失踪地点等字段；`families`表存储家属信息，通过关联字段与失踪人口信息关联。 - **搭建开发环境**：安装Java开发环境（JDK）、集成开发环境（如IntelliJ IDEA或Eclipse）、数据库管理系统（如MySQL）。 - **开发后端**：使用Java的Web框架（如Spring Boot）开发后端接口，实现对数据库的增删改查操作。 ```java import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; @SpringBootApplication public class MissingPersonsManagementSystemApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(MissingPersonsManagementSystemApplication.class, args); } } ``` - **开发前端**：可以使用HTML、CSS、JavaScript等技术开发前端页面，与后端接口进行交互。 - **测试与部署**：对系统进行功能测试、性能测试等，确保系统的稳定性和可靠性，然后将系统部署到服务器上。 ### 分析失踪人口数据 如果是使用Java对失踪人口数据进行分析，步骤如下： - **数据获取**：从数据库、文件等数据源获取失踪人口数据。 - **数据处理**：使用Java对数据进行清洗、转换等处理，如去除重复数据、处理缺失值。 ```java import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class DataProcessing { public static List<String> removeDuplicates(List<String> data) { List<String> uniqueData = new ArrayList<>(); for (String item : data) { if (!uniqueData.contains(item)) { uniqueData.add(item); } } return uniqueData; } } ``` - **数据分析**：使用Java的数据分析库（如Apache Commons Math）进行数据分析，如统计不同年龄段、不同地区的失踪人口数量。 - **结果展示**：将分析结果以图表等形式展示出来，可以使用Java的图形库（如JFreeChart）。
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