记第一次省赛—浙江省第十届程序设计大赛

2013年5月11日,作者作为新手首次参加浙江省程序设计竞赛。赛前紧张,但比赛中团队表现出色,快速解决了多道题目。最终获得铜牌,虽有遗憾但也为自己的努力感到满意。

     2013年05月11号第十届浙江省程序设计竞赛。这是我个小菜鸟第一次参加省赛,前一天晚上睡得不是很好,第二天铃声没有响就醒了。匆匆地吃完早饭,上了车,车上晕乎乎地睡过去了,可能是第一次参加省赛,然后身体状态不是很好就有点紧张。车上醒过来的时候第一眼就看到浙大紫金港校区的图书馆。浙大真的不愧是浙江最高等的学府,一进学校给人的感觉很不一样。我们在计算中心下的车,我们到的时候已经有很多学校在门口了。然后队长去领了参赛队员证和衣服,我们在外面等着,期间有很多学校的参赛队伍拍照。等教练给我们拍完照,在外面等了一会就去计算中心另一边开了开赛典礼。印象最深刻的是浙大计算机学院副院长陈越的讲话,包括这之后的颁奖,我感觉她是个很幽默又很有实力的人。

     大概在10点左右我们进赛场热身。A、B两题很快就水过去了,C题看Status几乎没人AC,自己看了一下又感觉没什么思路就放弃了,保留RP。中午去了据说是全亚洲最大的食堂,浙大的西区食堂吃饭,然后随便逛了逛又回到了计算中心等待比赛的开始。差不多11点半进的赛场。然后到12点准时开赛了。比赛之前还挺紧张的,我和其他两个队友之间也没怎么交流,因为都是大一新生,以前没参加过这种类似的比赛,就想在比赛前静静。比赛开始,一拿到题目,就先大致翻了翻,第一眼就看到JavaBeans这道题,因为在比赛前一天在HDU上做过一道JavaBeans的贪心题,就感觉很亲切,然后一看是水题,就让队友上去敲,一遍A了。然后是楼小哥的H题,也是水,又一遍过了,在这期间我看完了B题就一个天平问题吧,又一遍A之。3题过去差不多半小时左右,后来又一遍A了D题,这道题在提交前还是有点纠结的,题目说起点和终点不可能是同一个,但是数据里9-9相同了。因为在这前面3题都是一遍过的,所以就想交交看,WA了也没事,出乎意料的是一遍A了。然后就去搞F题,搞到一半的时候发现题目数据改了,马上上去敲代码,WA了一次,后来试了几组数据改了下代码A了,这个时候差不多2个小时。然后看了下RankList,排名24,真是unbelieve。可是后来的3个小时很悲剧A题卡在了max函数没考虑到是double型的。一直WA了,I题题意不清楚,读了好长时间,直至到比赛结束还是只有5题的题数。心里还是有点可惜的。

     吃完晚饭和楼小哥在浙大的未名湖旁边聊天,心里想着拿个奖应该不是问题,也算是对得起前一段时间我们的努力了。晚上颁奖,拿了个铜,排名大概在60左右。又想到我们的后三个小时,心里真的还是有点不爽的。今年我们学校比的不怎么样,然后一群人没等颁奖完也就默默地回去了。

     在回去的车上想了很多,自己之所以那么菜,还是因为平时敲代码的时间真的是太少了,实力真的不行。好多算法也都不会。送自己一句话吧,只有看到大神,你才会知道自己有多么的渺小。ACM这条路还有许多困难需要去克服,真的不好走,但是我希望自己能坚持下去吧。不早了,该睡了。

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
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!
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