软件工程 - 学生团队成绩 team blog scores

最新推荐文章于 2020-07-21 07:49:27 发布
原创 最新推荐文章于 2020-07-21 07:49:27 发布 · 1.2k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#blog #performance #rest #each

本次更新提供了中午时分各团队的比赛得分情况。在四个参赛队伍中，ustcmsraase以总分20分领先，紧随其后的是codingcrazy和MicroTeam。评分标准为每个类别中的最佳表现者获得10分，若出现并列则平分满分。

Here is the status and team score today @ noon. 

The best performance in each category takes 10 points.  The rest gets 0 points.  if there is a tie, the full score is divided among all top performers.

 

 

name

visitor

original post

RSS reader

score

team 1

MicroTeam

206

12

1

5

team 2

ustcmsraase

2595

11

7

20

team 3

MSRA_SE_TEAM

304

8

2

0

team 4

codingcrazy

467

12

2

5

teacher

SoftwareTeacher

332

7

7

n/a

 

机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总
ZhangPY的专栏
02-28 7652
《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最
机器学习与深度学习资料
Jason Ding的专栏
04-23 4682
《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本《神经网络与深
AI - 机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总
gaoming
02-12 4266
本文转自： http://blog.youkuaiyun.com/zhongwen7710/article/details/45331915列出的内容比较多，我自己还在看。我计划接下来看能否按照类别和难易程度做下整理，方便网友们查看。《Brief History of Machine Learning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随...
很想去的地方面试没过_我们研究了学生在技术面试中的表现。 他们上学的地方没关系。...
cumi6497的博客
07-21 381
很想去的地方面试没过by Sam Jordan 通过山姆·乔丹 我们研究了学生在技术面试中的表现。 他们上学的地方没关系。 (We studied how students performed in technical interviews. Where they went to school didn’t matter.) interviewing.io is a platform wher...
机器学习----(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)
wei2white的专栏
11-06 2271
文章转至：作者：yf210yf  感谢您提供的资源 资料汇总的很多，转载一下也方便自己以后慢慢学习 注:机器学习资料篇目一共500条,篇目二开始更新 希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多．此外:某些资料在中国访问需要梯子. 《Brief History of Machin
机器学习与深度学习资料整理
赵英超的博客
03-01 5501
《Brief History of Machine Learning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning.《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学...
机器学习&深度学习入门学习资料大全(一)
知行_那片天
05-29 7644
机器学习&深度学习入门学习资料大全(一)
深度学习和机器学习的相关资料
细心程度决定你的成败
04-01 9513
《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schm
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料
随煜而安的专栏
05-02 6116
本文全文引用自点击打开链接，作者还在不断更新。 先转载下来，慢慢学习 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overv
机器学习相关资料推荐 http://blog.youkuaiyun.com/jiandanjinxin/article/details/51130271
CT_1104的专栏
04-29 7012
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 标签： 机器学习 2016-04-12 09:16 115人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类： 机器学习（18） 深度学习（8） 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料機器學習、深度學習方面不錯的資料，轉載。 原作：https://githu
【自动化构建与测试】：持续集成为C语言学生成绩统计项目提速
![【自动化构建与测试】：持续集成为C语言学生成绩统计项目提速]...本文旨在深入探讨持续集成（CI）的理论基础及其在软件开发中的实际应用，特别是在C语言学生成绩统计项目的自动化实践方面。文章首先介绍了CI的
学生信息管理系统开发：需求规格说明书编写与标准化指南
本文旨在全面介绍学生信息管理系统的设计与实现过程，涵盖需求分析、规格说明、标准化、架构设计、界面优化和系统测试等关键环节。首先，对系统的概述与需求进行分析，明确目标用户的需求收集与分类，细化功能性与非...
CursorFreeVIP-1.9.04-linux.zip
12-20
CursorFreeVIP_1.9.04_linux.zip
遥感影像分析中的多时相土地利用分类系统设计：基于Google Earth Engine的Landsat与Sentinel-2数据融合及机器学习模型应用
12-20
内容概要：该文档为一段用于Google Earth Engine（GEE）平台的JavaScript脚本，旨在构建一个多时相土地利用/土地覆盖（LULC）分类与变化监测的应用程序。程序支持多个遥感影像数据源（如Landsat 5/7/8和Sentinel-2），通过统一的大气反射率处理、云掩膜、光谱指数计算（如NDVI、EVI、NDBI等）进行影像预处理，并基于用户提供的训练样本使用随机森林、SVM或CART分类器进行监督分类。系统提供年际LULC制图、变化检测、趋势分析、统计图表可视化以及地图交互与结果导出等功能，形成一套完整的遥感地表覆盖动态监测解决方案。; 适合人群：具备遥感与地理信息系统（GIS）基础知识，熟悉Google Earth Engine平台操作，有一定JavaScript编程经验的科研人员或技术人员。; 使用场景及目标：①实现长时间序列的土地利用/覆盖分类制图；②开展区域地表变化检测与趋势分析；③生成统计图表并导出矢量、栅格或动画成果，支持环境监测、城市扩张研究、生态评估等应用。; 阅读建议：使用前需先导入研究区（aoi）及各类地物的训练样本数据；建议逐步执行面板功能，尤其在模型训练和批量处理年份时注意计算资源消耗；可结合高级图表模块深入分析分类结果与时空变化特征。
Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率
12-20
Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要：本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开，重点介绍了基于粒子群优化算法（PSO）和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现，结合智能优化算法与先进控制策略，对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化，有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时，文档还涵盖了多种电力系统应用场景，如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等，展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师；尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标：①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数，提升动态响应速度与稳态精度；②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力；③复现已发表的高水平论文（如EI、SCI）中的仿真案例，支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作，重点关注算法实现细节与系统参数设置，同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例，加深对优化算法与控制系统设计的理解。
Python编程语言实现的高效排序算法及其优化策略详解与多线程并发处理实践项目_涵盖数据结构设计力扣算法题库解析NumPy数值计算库应用Pandas数据分析工具集成日志模块.zip
12-20
Python编程语言实现的高效排序算法及其优化策略详解与多线程并发处理实践项目_涵盖数据结构设计力扣算法题库解析NumPy数值计算库应用Pandas数据分析工具集成日志模块.zip
（25页PPT）某省市应急指挥系统建设整体解决方案.pptx
最新发布
12-20
（25页PPT）某省市应急指挥系统建设整体解决方案.pptx
学生成绩录入系统软件工程
01-03
### 学生成绩录入系统的软件工程实现方法 #### 需求分析 学生成绩管理系统的设计初衷是为了应对学校学生数量增加带来的信息管理挑战。随着学生数据量的增长，传统的手动成绩管理模式已无法满足需求，因此需要构建...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值