NOIp2016滚粗记

总结一下就是没拿到接近600(部分题目卡常),太失败了。

Day0

被阿了两次,debuff+=inf。

然后被阿了之后头有点晕虽然我也不知道为什么会这样。

晚饭的时候在校园里逛。

<del>顺便看了一下几个好久不见的妹子,然后因为头晕,甚至不知道聊什么话好(雾)。</del>

Day1

Day1迷之爆炸,过程大概是这样的:

T1秒掉。

T2预处理了一波发现需要数据结构,map启发式合并可干,然后想想手写哈希表吧,觉得有点麻烦,先看T3。

T3发现比较可写,开始干,然后死活过不了大样例,大样例12920,我12874,比较懵逼。

然后继续查T3,查不出错,小数据排不出来。

于是去干T2,还没写完的时候发现只有一个小时了,药丸。

<del>感觉被mogician偷走了大量时间。</del>

然后就是T2T3都干不出来,心态爆炸。

<del>午饭的时候跟约好的妹子聊天。</del>

下午晚上浪。

<del>晚上的时候跟另一个妹子好好聊了会儿弥补一下。</del>

Day2

Day2我只花了一个小时就搞定了。

然后过了一会儿也拍完了,就开始瞎搞。

离开考场听说T3的eps我设1e-6会被卡,有点虚。

Day3

怎么要上课了啊,惨。

余姚100+45+88+100+100+100,洛谷一致,没过大样例有88分,十分感人。

但是根据去年经验,官方结果会比民间结果低不少,好方。

反正就是滚粗啦!

隔膜已卸。

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
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