CCF 例3.2 成绩统计

最新推荐文章于 2025-03-09 17:48:12 发布
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分类专栏： Dev—c++ 蒟蒻代码 大神勿喷
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博客内容提及了include，但信息较少。推测可能与代码中的包含指令相关，在信息技术里常用于引入外部文件等操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

include

Python爬虫教程：教育考试成绩与录取数据抓取
2201_76125261的博客
11-30 985
考生成绩分析：帮助学生了解自己的成绩，并进行进一步的分析，比如哪些科目比较薄弱，哪些科目表现较好。招生录取分析：为学生提供选择志愿时的参考，了解不同学校和专业的录取分数线及录取规则。政策分析：跟踪和分析不同年份的招生政策变化，帮助教育机构调整招生计划。教育研究：教育研究人员可以利用这些数据分析考试模式、录取趋势、学生学习情况等，为教育决策提供数据支持。通过本文的教程，我们学习了如何使用Python爬虫技术抓取教育考试平台上的成绩和录取数据，并介绍了如何使用requestsSelenium。
蓝桥杯备赛｜成绩统计｜排列字母｜纸张尺寸
m0_57656758的博客
04-06 532
也可以手动对字符串进行排序，直接输出结果。
CCF中学生计算机程序设计入门篇练习2.3.2(NOI1000 加密算法) pascal
qq_15851711的博客
07-16 3928
———1000. 加密算法 (Standard IO)——— **时间限制: 1000 ms 空间限制: 262144 KB** ————————————————–链接：加密算法 (Standard IO)题目描述 神龙数码公司设计了一个加密算法：用a代替z,用b代替y，用c代替x,......，用z代替a。现要求输入一个小写字母，对其进行加密输出。
习题3-4 统计学生成绩（15 分）
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白林柯的博客
05-04 3万+
本题要求编写程序读入N个学生的百分制成绩，统计五分制成绩的分布。百分制成绩到五分制成绩的转换规则：大于等于90分为A；小于90且大于等于80为B；小于80且大于等于70为C；小于70且大于等于60为D；小于60为E。输入格式:输入在第一行中给出一个正整数N（≤1000），即学生人数；第二行中给出N个学生的百分制成绩，其间以空格分隔。输出格式:在一行中输出A、B、C、D、E对应的五分制成绩的人数分布...
CCF-BDCI大数据与计算智能大赛TOP4-京东生鲜
qq_45972323的博客
10-21 1320
在中国拥有万亿市场规模的生鲜商品，已成为全场景多业态零售商的引流明星。生鲜商品货架期短、易损耗、价格变化频繁，同时多业态销售又增加了新的不确定性。全场景多业态生鲜超市订单有线上和线下两个来源，门店备货也采用前场(超市门店)+后场(门店仓库)的布局。门店日常经营中，每天经常面临两个重要决策：1)总备货量：根据商品销售历史和最新信息，预估商品未来销量，决定每日备货总量。2)前后场库存分配：根据线上线下订单分布来决策商品库存在前后场的分配。前后场库存分配不好会增加履约成本，降低履约效率。
记首次CCF数据算法竞赛的心得与收获（排名top1、top2%、top8%），CCF明年再会！
代码届的小白的博客
12-07 4160
今年才开始学习ml和dl，dl方面学的不是很多，主要是ml的，暑假才开始学习理论知识，学习的过程中了解到国内一个比较大的开源组织DataWhale，加群里，从他们那里学到了很多，也认识了很多大佬，慢慢的开始了解竞赛，从0基础入门Kaggle,到天池再到后来的CCF比赛，短短的几个月，对数据科学竞赛有了一定的了解，希望后序的比赛和明年的CCF比赛中可以拿到前排大奖。这次CCF比赛一共参与了6个比赛，五个正式赛和一个训练赛。 其中有四个结构化的比赛，有两个NLP方面的比赛，留个比赛自己真正全程参与的就3个.
2020CCF重点区域人群密度预测赛后总结---top3
qqMiSa的博客
07-10 2819
我们团队都是数据挖掘新手，本次是我参加的第三个大数据比赛，也是第二次在Datafoutain平台上获奖（感谢平台..）。这里做一些赛后分享主要面向数据挖掘新手，老鸟轻喷。本次赛题是时序回归预测的赛题，这样的比赛通常有几个大的思路： 1）深度学习模型：LSTM等适合时序预测的变种模型 2）集成树模型：滑动窗口提取特征构建LGB等集成树模型 3）同时涉及时空数据也常有图神经网络来做的，不过这道题的空间信息不太好抽取 4）差分移动平均等一些统计规则模型，在预测数据处于波动区间时往往收益较高，也可以快速提统
2020CCF大数据与计算智能大赛--路况状态时空预测赛题解决方案
qq_43601378的博客
12-07 4014
目录1 前言2 题目分析3数据处理3.1 预处理3.2 转化成符合LSTM输入的格式4 训练及改进 1 前言 该文为我们团队参加CCF大数据与计算智能大赛2020道路时空预测赛题的解决方案，采用双向LSTM的思路，最终排名：，仅供大家参考。 2 题目分析 该赛题链接为https://www.datafountain.cn/competitions/466，题目大致为官方给定7月1日-30日的道路时空特征以及对应的拥堵程度（用1，2，3表示，标签中出现的4当做3处理），预测7月31日（后来由于数据泄露改为8月
零基础必看！CCF-GESP Python一级全攻略：从环境搭建到真题实战
Suro
03-09 941
本文针对2025年最新CCF-GESP Python编程一级考试大纲，系统讲解如何快速掌握PyCharm与IDLE两大开发环境的使用，梳理考试核心知识点，提供10+高频考点代码模板与3套真题模拟训练。文章结合笔者带过500+学员的备考经验，揭秘Python语法速记技巧与项目开发避坑指南，助你在30天内高效通过认证考试。
学生成绩管理系统用例的细化：用例图到活动图的无缝转换方法
本文针对学生成绩管理系统进行详细的需求分析、用例图与活动图设计、以及二者之间的转换逻辑探讨。通过对用例图的设计与优化，明确了用例图的基本元素与建模原则，进而详细介绍了用例图的绘制方法和优化策略。同时，...
【数学问题解决策略】：CCF-CSP中的数学武器，提升解题能力
本文旨在全面概述CCF-CSP数学问题的特点、解决方法和解题策略。首先介绍了数学问题的理论基础，包括数学逻辑、组合数学和概率论，为解决数学问题提供了坚实的理论支撑。接着，通过实践策略的探讨，本文详细阐述了...
【编程语言选择与优化】：CCF-CSP编程语言实战分析，助你选对工具
本文探讨了编程语言选择的重要性及其考量因素，并深入分析了CCF-CSP编程语言的理论基础与实战技巧。文章首先强调了选择合适的编程语言对项目成功的重要性，并介绍了CCF-CSP编程语言的定义与适用场景。接着，本文比较...
例3.1 窗口重叠
qq_42859195的博客
08-11 1786
include using namespace std; struct WD { int l;//代left int r;//代right int t;//代top int b;//代bottom }; WD a,b,t; int main() { cin>>a.l>>a.r>>a.t&g...
求圆柱体体积
qq_42859195的博客
08-02 1664
include using namespace std; double pai=3.14; double cylinder(double r,double h) { return pai*r*r*h; } int main() { double r,h; double sum; cin>>r>>h; sum...
你的飞碟在这———洛谷
qq_42859195的博客
08-10 430
include include using namespace std; string a , b ; int ans = 1 , num = 1 ; main() { cin >> a >> b ; for( int i = 0 ; i < a.length() ; i ++ ) { ans *...
P1460 健康的荷斯坦奶牛 Healthy Holsteins
qq_42859195的博客
12-08 398
#include <bits/stdc++.h> #include <cstdio> using namespace std; struct Node { int ans[26]; } a[26],b; int c[26],d[26]; int V,v[26],G,L,minl=100; void dfs(int x,int l) { if(l>=minl) {...
一段堆代码
qq_42859195的博客
10-17 304
void put (int d){ int now ,next; l++; heap[l]=d; now=l; while(now>1){ next=now>>1; if(heap[now]>=heap[next]) break; swap(heap[now],heap[next]); now=next; } } int get(){ int now,next,res;...
P4136 谁能赢呢？
qq_42859195的博客
12-08 242
#include <bits/stdc++.h> #include <cstdio> using namespace std; int main() { int n; while(cin>>n) { if(n==0) { return 0; } if...
ccf词频统计
最新发布
03-16
### 如何对 CCF 数据集或文本进行词频统计 对于 CCF 数据集或其他类似的文本数据，可以通过 Python 编程语言中的 Pandas 库来实现高效的词频统计。以下是具体方法： #### 使用 Pandas 对词语频率进行统计 可以按照以下代码示例操作，该过程包括创建分词后的 DataFrame 并对其进行聚合统计[^3]。 ```python import pandas as pd # 假设 words 是一个包含所有分词结果的列表 words = ['ccf', '会议', '论文', 'ccf', '研究', '技术', 'ccf'] # 创建分词数据框 corpus = pd.DataFrame(words, columns=['word']) corpus['cnt'] = 1 # 初始化计数列 # 分组并统计每个单词出现次数 g = corpus.groupby(['word']).agg({'cnt': 'count'}).sort_values('cnt', ascending=False) # 输出前 10 高频词汇及其数量 print(g.head(10)) ``` 上述代码片段展示了如何通过 `groupby` 函数按词语分组，并计算每种词语的数量。最后的结果会显示高频次的词语以及它们对应的出现次数。 #### 结合 TF-IDF 提升分析效果 如果希望进一步提升文本特征提取的效果，还可以引入 TF-IDF 技术。TF-IDF 能够衡量某个词在整个文档集合中的重要程度，从而帮助筛选出更具代表性的关键词[^1]。 ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # 定义一些样本文本（假设这是从 CCF 数据集中抽取的部分） texts = [ "CCF是中国计算机学会主办的重要学术活动", "每年都有大量关于人工智能的研究成果发表于CCF会议上", "CCF促进了国内外学者之间的交流" ] vectorizer = TfidfVectorizer() tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(texts) # 获取词汇表和对应权重矩阵 terms = vectorizer.get_feature_names_out() weights = tfidf_matrix.toarray() for term, weight in zip(terms[:10], weights.mean(axis=0)[:10]): print(f"{term}: {weight}") ``` 此部分扩展了基础的词频统计功能，利用 Scikit-Learn 工具包实现了更复杂的向量化表示形式——即基于 TF-IDF 的数值化表达。 --- #### 注意事项 在实际应用过程中需要注意预处理阶段的重要性，比如去除停用词、统一大小写转换等步骤都会显著影响最终得到的词频分布情况。 ---
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