奥运会终于到来了

最新推荐文章于 2024-07-29 08:00:00 发布
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sunyukun123456
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od面试手撕代码：2012伦敦奥运会即将到来，大家都非常关注奖牌榜的情况，现在我们假设奖牌榜的排名规则如下：
互关，互粉，互学。
04-22 364
然后接下来的N行，每行包含一个字符串Namei表示每个国家的名称，和三个整数Gi、Si、Bi表示每个获得的gold medal、silver medal、bronze medal的数量，以空格隔开，如(China 51 20 21)，具体见样例输入。输出奖牌榜的依次顺序，只输出国家名称，各占一行，具体见样例输出。4、若以上三个条件仍无法区分名次，则以国家名称的字典序排定。第一行输入一个整数N(0<N<21)，代表国家数量;1、首先gold medal数量多的排在前面；
华为OD最新面试手撕代码：奥运会奖牌排名+芯片交易
zf169_com的博客
06-25 368
然后接下来的N行，每行包含一个字符串Namei表示每个国家的名称，和三个整数Gi、Si、Bi表示每个获得的gold medal、silver medal、bronze medal的数量，以空格隔开，如(China 51 20 21)，具体见样例输入。2：数组 prices 记录了某芯片近期的交易价格，其中 prices[i] 表示的 i 天该芯片的价格。你只能选择 某一天 买入芯片，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该芯片。输出奖牌榜的依次顺序，只输出国家名称，各占一行，具体见样例输出。
华为OJ笔试面试题:2012伦敦奥运会即将到来，大家都非常关注奖牌榜的情况，现在我们假设奖牌榜的排名规则如下
jinyuehai的博客
03-28 2399
题目描述 2012伦敦奥运会即将到来，大家都非常关注奖牌榜的情况，现在我们假设奖牌榜的排名规则如下： 1、首先gold medal数量多的排在前面； 2、其次silver medal数量多的排在前面； 3、然后bronze medal数量多的排在前面； 4、若以上三个条件仍无法区分名次，则以国家名称的字典序排定。 我们假设国家名称不超过20个字符、各种奖牌数不超过100，且大于等于0。 解答要求 时间限制：1000ms, 内存限制：...
用Minitab预测巴黎2024年奥运会，中国获得奖牌的数量
MinitabUG的博客
07-24 952
利用Minitab生态系统的强大功能来更好地了解运动员是如何准备的，可视化历届奥运会的奖牌数，并为即将到来的奥运会做出预测。
华为OJ之奥运会金牌排名显示国家名称
qq_35510898的博客
09-15 1849
题目描述如下： 2012伦敦奥运会即将到来，大家都非常关注奖牌榜的情况，现在我们假设奖牌榜的排名规则如下： 1、首先gold medal数量多的排在前面； 2、其次silver medal数量多的排在前面； 3、然后bronze medal数量多的排在前面； 4、若以上三个条件仍无法区分名次，则以国家名称的字典序排定。 我们假设国家名称不超过20个字符、各种奖牌数不超过100，且大于等于0。 解答要求时间限制：1000ms, 内存限制：64MB 输入 第一行输入一个整数N(0&lt.
一键还原奥运版_《马力欧索尼克东京奥运会》评测6.9分：体感玩法也带不动的枯燥...
weixin_39669133的博客
12-12 821
还记得评测君在「11月上半月剁手指南」中曾说，《马力欧与索尼克东京奥运会2020》或许是我今年最期待的一款派对游戏（小声嘀咕：虽然没有朋友陪我玩...）。或许是马力欧与索尼克的联袂出演让我的期待值太高，在评测君卡带到手实际体验之后，不免有些失望，本可以更加出彩的游戏最终表现只能用中规中矩来形容。本期我们就来好好聊一聊为什么评测君觉得《马力欧与索尼克东京奥运会2020》这款游戏它不好玩。在说本作游戏...
Google Gemini AI技术应用在奥运会
百态老人的博客
07-23 1200
结合美国传奇体育评论员的声音，Gemini AI将生成个性化的每日赛事摘要，为观众提供定制化的赛事解说。
2024年巴黎奥运会奖牌榜数据源：各国选手为荣誉而战！
挖数据API接口的博客
07-29 1256
奥运会是全球瞩目的盛会，每四年举办一次，汇集了来自超过200个国家的优秀运动员参与夏季和冬季的400多场比赛。通过数据的分析和展示，我们可以对每个国家的成绩有更全面的了解，为运动员们的努力加油鼓劲。在巴黎奥运会的比赛中，各国选手将角逐争夺金牌、银牌和铜牌，而这些奖牌的榜单将成为一个国家体育实力的重要代表。在这篇博文中，我们将通过代码来说明2024年巴黎奥运会的奖牌榜数据，以了解各个国家在这场奥运盛宴中的表现。通过上述代码，我们可以从API接口中获取巴黎奥运会的奖牌榜数据，并存储在data变量中。
【华为机试真题 Python实现】奥运会排行榜【2022 Q1 | 100分】
05-18 1805
《华为机试真题》专栏含牛客网华为专栏、华为面经试题、华为OD机试真题。如果您在准备华为的面试，期间有想了解的可以私信我，我会尽可能帮您解答，也可以给您一些建议！欢迎加微信：Ayemmar本文解法非最优解（即非性能最优）。2012 伦敦奥运会即将到来，大家都非常关注奖牌榜的情况，现在我们假设奖牌榜的排名规则如下： 1、首先 gold medal 数量多的排在前面； 2、其次 silver medal 数量多的排在前面； 3、然后 bronzemedal 数量多的排在前面； 4、若以上三个条件仍无法区分名次，则
精选资源
2008北京奥运会倒计时html特效代码
03-20
"奥运会" 明确了这个代码是与奥林匹克运动会相关的，可能包含特定的奥运会元素或设计，以呼应这一全球性的体育盛事。 【文件名称列表】 "使用帮助.txt" 可能包含关于如何在网页中部署和使用这段倒计时代码的说明，...
互联网时代奥运会吉祥物传播价值研究.docx
08-17
在互联网时代背景下，奥运会吉祥物的传播价值得到了前所未有的拓展。从南京青奥会吉祥物“砳砳”的案例分析来看，其成功之处在于吉祥物深入人们的日常生活，并提升了其传播功能。北京2022年冬奥会在中国互联网高速...
基于HadoopSpark的奥运会奖牌分析系统设计.zip
10-07
该系统的主要任务是通过对历届夏季奥运会和冬季奥运会的奖牌数据进行深入分析，以期挖掘出奖牌分布的规律和趋势。系统的核心是利用Hadoop来存储和管理奥运会的奖牌数据，同时使用Spark进行数据的快速处理和分析。...
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
12-03
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【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
遗传算法重新配置配电网络（IEEE 33和69总线系统.zip
最新发布
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
12-03
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网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
12-03
内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
（41页PPT）某高校智算中心解决方案.pptx
12-03
（41页PPT）某高校智算中心解决方案.pptx
奥运会奖牌预测回归模型
01-25
### 构建奥运会奖牌预测的回归模型 为了构建一个用于预测奥运会奖牌数量的回归模型，可以采用随机森林回归器（`RandomForestRegressor`），这是一种集成学习方法，能够处理多维输入特征并提供较为稳定的预测性能。具体实现过程涉及以下几个方面： #### 数据准备 首先需要收集历史奥运会上各国获奖情况的相关数据，这些数据应至少包含过去几届奥运会的信息以及影响奖牌数目的多种因素，比如运动员人数、训练设施水平等共九项指标[^1]。 ```python import pandas as pd # 假设已经有一个CSV文件包含了所需的历史数据 data = pd.read_csv('olympic_medals_history.csv') print(data.head()) ``` #### 特征工程 对于每一个可能影响最终成绩的因素单独建立子模型来进行预估，并据此调整各因子在未来时间点上的预期表现；这一步骤有助于更精确地捕捉不同变量之间的关系变化趋势。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor X = data.drop(['country', 'year'], axis=1) # 移除无关列 y = data['medal_count'] # 设定目标变量为奖牌总数 # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化随机森林回归器实例 rf_regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) ``` #### 训练总模型 利用上述经过优化后的单个因素预测结果作为新的输入特性之一参与到整体模型的学习过程中去，从而形成一套完整的预测体系来估计特定年份内某个国家所能取得的成绩。 ```python # 对整个模型进行拟合操作 rf_regressor.fit(X_train, y_train) # 使用测试集评估模型效果 predictions = rf_regressor.predict(X_test) score = rf_regressor.score(X_test, y_test) print(f'Model R^2 Score on Test Set: {score:.3f}') ``` #### 预测未来赛事成果 一旦完成了对现有资料的有效分析之后就可以尝试着对未来几年内的比赛状况做出合理的推测了，在这里我们将特别关注于即将到来的2026年冬季奥林匹克运动会期间可能发生的变化情形。 ```python future_data_2026 = ... # 准备好2026年的预测数据 predicted_medals_2026 = rf_regressor.predict([future_data_2026]) print(f'Predicted Medal Count for Country in 2026 Winter Olympics: {int(predicted_medals_2026)}') ``` #### 结果验证与保存 最后还需要通过实际发生的事件——即最近一次举办的2022年北京冬奥会所记录下来的官方统计数据来进行反向校验工作，以此确保算法具备足够的准确性；同时也要记得妥善保管所有重要的中间计算产物以便日后查阅或进一步改进方案之需。 ```python actual_results_2022 = ... # 获取2022年的实际奖牌数目 comparison_df = pd.DataFrame({ "Country": countries, "Actual Medals (2022)": actual_results_2022, "Predicted Medals (2026)": predicted_medals_2026 }) comparison_df.to_csv('prediction_vs_actual.csv', index=False) ```
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