周中总结

最新推荐文章于 2019-11-06 22:00:35 发布
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看完了字典树和kmp,接着看ac自动机，不太好理解。

看数据结构的时候复习一下图论的问题，多见几个题型。

网络安全宣传周个人工作总结怎么写7篇.docx
08-03
在网络安全宣传周中，个人和组织的作用都非常关键。作为个人，我们不仅要提高自身的网络安全意识，还要积极向社会大众普及网络安全知识，形成全民共同参与网络安全的良好氛围。同时，政府和相关机构应提供必要的指导...
周苗网络营销学习总结.docx
08-07
在实训周中，周苗和队友们还进行了平台操作的熟悉训练。通过模拟比赛流程，大家练习了如何更好地在实际操作中完成任务，提高了对操作平台的熟练程度。他们也分享了在平台操作中遇到的问题和解决方案，从而帮助大家在...
周中学习总结
Nerdant
11-06 144
这周继续看题，时间好紧张啊，不投入时间就没法提高的。 刷题很慢。但是有收获。 前三天用零散时间干了看题这个事。 嗯，就这样。
周中训练总结
lanshan1111的博客
11-29 166
争取这几天看完最短路优化例题和并查集相关博客，把线段树和树状数组多看几次，比较难的东西。 把图论的算法常见的变形总结一下，把优化方法总结一下。...
ACM周中总结—9月28日
snayf的博客
09-28 149
这半个周除了补题（树状数组和线段树）以外还在看南宁赛的题解。          上次只说了B和F题，至于J题，题目说了一大堆，其实就是说了一个bfs的问题，就是一个数123..n（1 将第一个数与其他数交换，形成新的数，计算两个数之间最短的步数题目（题目中给的图片没怎么看懂），其实就是一个bfs的题，看完题解悔死了。另外L题目就是求最长上升子序列，但每个值得权值不一样有1，5，0，将负数直接跳
ACM周中总结—9月21日
snayf的博客
09-21 196
很快半周又过去了，这个半周主要在搞扫描线的内容，也对自己的智商有些着急。          扫描线看了很长时间才总算弄明白了，其实扫描线的思路也比较简单，扫描线（常规题）主要计算一些直角坐标系上长方形周长或面积之类，一个矩形（计算面积的那道题），用l，r，h表示在线段树左右边的坐标，与高。针对x轴建线段树，将y按照大小排序建立扫描线，依次读入扫描线，如果是矩形下边就对该x区间进行覆盖+1，如果遇
ACM周中总结—9月14日
snayf的博客
09-14 190
这半个周主要再看上两次比赛的题解与艰难的看线段树的题（题解思路容易看懂，可自己把代码敲出来调通，还有些困难），另外还趁机回看了最短路径等图论的内容。         在看过题解后，发现上周六的比赛题目主要都是图论的，看完题解感觉自己不应该只A出那么点题，像H题，我们也没读清题意就做了，其实就是给了一个无环有向图求最长路径，用邻接链表存储路径，SPFA算法就出来了。（平常路径存储用矩阵多一些，链表
ACM训练周中总结—10月12日
snayf的博客
10-12 199
过去的这个半周主要是在做题，做到了几道我觉得有启发的题，下面就回忆一下吧。         首先是树状数组H题  HDU 4267 A Simple Problem With Integers ，就是给了一串数，两种操作，1是找给位上数的值，2是给l到r上，且(i - l) %k ==0（l        还顺便水了道逆序数的题C题，给一串数，Q求顺序数对的总个数，R更新将l到r区
ACM周中总结—9月7日
snayf的博客
09-07 158
这半个周并没有在做题，因为是在不会做，除去线段树的简单题其他的题完全看懂的不到5道，十分吃力。         有两道印象深刻的题目。染色和区间合并的题。         利用线段树对区间进行操作的题还算挺简单，无非就是基本操作，可到后面。。。记得有道关于区间染色的题，给出n条线段（全部垂直于x轴），如果有其中两线段可以用平行于x轴的线段相连，且不与其他线段交，那么称其水平可见，如果有三条线段
大学生劳动周总结.docx
11-05
"大学生劳动周总结.docx" 大学生劳动周总结是高校学生劳动周的经验总结，通过大学生劳动周的经历，学生可以获得宝贵的经验和教训，并且可以提高自己的能力和自信心。 一、劳动周的体验 劳动周是高校学生的一次...
2018网络安全活动周工作总结【推荐下载】.doc
08-10
总结而言，迁安市第二中学在网络安全周中所采取的措施，体现了一个教育机构在网络安全教育上的责任与担当。未来，随着网络安全威胁的不断演变，学校、家庭及社会各方应继续协作，不断更新教育内容与方法，共同打造...
网络安全宣传周个人工作总结通用参考模板7篇(精选).docx
08-05
在网络安全宣传周中，通过典型案例分析、常识普及、长效教育机制构建等手段，不仅提高了公众的自我保护能力，也推动了网络安全技术与管理的提升。全社会的共同参与和努力，为打造安全、可靠、健康的网络环境奠定了...
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 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！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
Source code for common plots in various languages_libraries_
09-05
Source code for common plots in various languages_libraries_ R (base, ggplot2, rCharts) Python (matplotlib, seaborn, ggplot, bokeh, vincent), MATLAB, and Julia (Gadfly).zip
TechBridge项目作业周总结
因此，这个文件可能是一个管理版本的作业，它可能包含了整个作业周中所有相关的工作。这个作业包可能包括了多个文件，比如代码文件、配置文件、文档说明等，它们共同构成了一系列练习任务，让学生能够在完成这些任务...
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