蓝桥杯c语言赛道如何准备？以及机考面试

已于 2025-01-03 21:47:07 修改
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分类专栏： 蓝桥杯 文章标签： c语言
于 2025-01-03 21:46:29 首次发布
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最近考虑想好好弄一下今年蓝桥杯去年java赛道由于机房磁盘缓存被我第一题干爆导致我黑屏接近两个半小时询问老师无果不清楚能否重启，今年打算转到更适合的c赛道想问问该做什么准备可以做，挺久没敲了接近0基础但捡起来很快，问问各位的建议

Hfut | 集电竞赛指南
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01-28 1万+
某集电摸鱼选手的竞赛 划水 经验分享 前言： 寒假居家时偶然刷到一篇题为《你不输出，怎么进步》 的文章，颇为认同。对照自己，虽然零星写过几篇技术博客，但从未尝试过经验分享，转眼大三过半，便想趁记忆尚新，总结些竞赛方面内容。当然，博主也并非竞赛经历丰富，同届或往届的集电强者众多，只忠实记录，无器成之意。因内容多含主观意见且属实水平有限，难免有片面和纰漏之处，欢迎大佬们批评指正。最后，希望此分享能对集电学子有所帮助。 Note： 博文所有出现人名均按姓氏排序，提到的文件资料统一放至文末。 目录一、竞赛Q.
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对比RFX2401C：AT2401C功率放大器的性价比与PIN兼容方案
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AT2401C是一款2.4GHz全集成CMOS射频前端芯片，专为Zigbee、智能家居和工业自动化设计。该芯片集成功率放大器(PA)、低噪声放大器(LNA)、收发开关等模块，具有谐波抑制、低噪声系数和低功耗特性，外围电路简单且集成50Ω匹配。采用QFN330.55mm小封装，满足OQPSK调制要求，适用于无线传感网络和RF4CE协议系统。
华为OD机试真题——二维伞的雨滴效应（2025A卷：200分）Java/python/JavaScript/C/C++/GO最佳实现
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化工仪表及自动化讲稿.doc
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【智能移动机器人领域】2025智能移动机器人电机与减速机产品发展蓝皮书：市场现状、趋势及应用前景分析书由新战略
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内容概要：《2025智能移动机器人电机与减速机产品发展蓝皮书》由新战略移动机器人产业研究所根据CMR产业联盟统计数据编写，涵盖了国内外超30家电机及减速机企业的业务数据和移动机器人本体企业应用现状的综合分析。报告指出，2024年中国智能移动机器人电机市场规模约为11.6亿元，销售量约105万台，其中轮式移动机器人占比最大，达62.80%。未来市场将呈现“人形机器人引领增长、工业AGV/AMR稳健扩容、商用服务机器人快速渗透”的格局，预计到2030年人形机器人将占据大部分市场。智能移动机器人动力系统将朝着“更高效、更聪明、更绿色”的方向发展，推动机器人从“工具”向“智能体”转变。; 适合人群：从事智能移动机器人及相关领域的研发人员、投资者、电机及减速机厂商等专业人士。; 使用场景及目标：①帮助本体企业进行产品选型；②为投资方提供市场趋势和投资机会的参考；③指导电机及减速机厂商制定发展战略和市场布局。; 其他说明：蓝皮书的数据来源于国内外超过30家电机及减速机企业和超过35家机器人企业的调研，采用多种调研方式确保数据的准确性和可靠性。报告覆盖了工业移动机器人（AGV/AMR）、人形机器人及商用服务机器人等领域，不包括家用扫地机器人和农业机器人。
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基于内容的新闻推荐系统——Java EE技术栈下TF-IDF与余弦相似度算法的应用 全集
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内容概要：本文介绍了基于内容的新闻推荐系统的技术实现与功能特点。该系统主要采用Java EE技术栈，包括Java、Eclipse、MySQL、Spring、SpringMVC、Mybatis等技术，结合TF-IDF算法和余弦相似度算法，通过对用户浏览行为的分析，挖掘用户的兴趣偏好，为用户提供个性化新闻推荐。系统分为前台和后台两大功能模块，前台提供新闻分类查看、详情阅读、评论互动等功能，后台支持系统设置、用户管理、新闻管理等操作。项目的完整源码、数据库及相关文档均包含在内，便于部署和二次开发。 适合人群：对Java EE技术栈有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解基于内容的推荐算法及其实际应用的开发者，尤其是那些想要构建类似新闻推荐系统的团队。通过学习该项目，能够掌握推荐系统的架构设计、算法实现及前后台功能开发。 阅读建议：建议读者先熟悉Java EE相关技术和推荐算法的基本概念，再逐步深入研究项目源码和文档，结合实际运行环境进行实践探索。
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内容概要：本文详细介绍了如何在微电网优化中处理风光不确定性的问题。文中首先阐述了风光不确定性带来的挑战，接着引入了机会约束和概率序列的概念，作为描述和处理不确定性的数学工具。随后，文章深入解析了一段基于MATLAB环境并使用CPLEX求解器的代码，该代码通过构建数学模型，定义目标函数和约束条件，最终实现了对风光不确定性的有效处理和优化。最后，文章强调了这段代码的学习价值，鼓励研究者借鉴其方法，进一步探索和完善微电网优化策略。 适合人群：从事微电网研究和技术开发的专业人士，尤其是那些关注可再生能源不确定性和优化算法的研究者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解微电网优化中不确定性处理方法的研究者和技术人员，旨在提高微电网系统的稳定性和可靠性。 阅读建议：读者可以通过学习这段代码，掌握如何将机会约束和概率序列应用于实际问题中，同时也可以将其作为一个参考范例，启发更多创新的方法和策略。
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