202012-15

最新推荐文章于 2024-03-15 20:21:39 发布
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这篇博客介绍了如何使用钢笔工具来设定彗星的轨迹，强调了锚点设置的重要性，以避免彗星形状异常扩大。通过为主彗星添加光叠加效果，可以实现具有透明感的多色彗星视觉效果。教程适合图形设计和视觉特效爱好者。

在这里插入图片描述
彗星的轨迹需要使用钢笔工具进行设置的，锚点设置弯曲度，注意锚点的设置一定要合理否则会出现彗星越来愈大的情况，做好以后给主彗星光叠加效果这样就可以看到别的颜色拥有透明的彗星效果

zxc140778897
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CCF历年真题整理【已更新至202104】
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12-20 12万+
说明：本文持续更新，若长时间未更新，请评论催催我。 以下题目均来自cspro.org，点击进入测试页面，侵删歉。 部分题目我已经解决，并给出参考代码。然而有些我还没有尝试解决，但先把题目贴给大家，大家可以自行去官网练习。 如果对我的解法有疑问，可以联系我一起交流学习。CCF交流学习QQ群：696037138 需要了解CCF的常见问题，请看这篇博客：CCF考前必看（最后更新时间：2019.10.03...
CCF计算机软件能力认证试题练习：202012-1 期末预测之安全指数
WINGREZ‘S BLOG
01-23 5120
期末预测之安全指数 来源：CCF 标签： 参考资料： 相似题目： 题目 期末要到了，小菜同学找到了自己的好朋友顿顿，希望可以预测一下自己这学期是否会挂科。 输入 输出 输入样例1 6 2 60 10 100 0 70 0 0 -10 50 10 60 输出样例1 1220 样例解释1 y=ReLU(1220)=1220{y = \mathrm{ReLU} \left( 1220 \right) = 1220}y=ReLU(1220)=1220 输入样例2 2 -10 100 -1 1
CCF202012-4 食材运输（100分题解链接）
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08-24 4225
试题编号： 202012-4 试题名称： 食材运输 时间限制： 1.0s 内存限制： 512.0MB 问题描述： 题目背景 在T市有很多个酒店，这些酒店对于不同种类的食材有不同的需求情况，莱莱公司负责每天给这些酒店运输食材。 由于酒店众多，如何规划运输路线成为了一个非常重要的问题。你作为莱莱公司的顾问，请帮他们解决这个棘手的问题。 题目描述 T市有N个酒店，这些酒店由N-1条双向道路连接，所有酒店和道路构成一颗树。不同的道路可能有不同的长度，运输车通过该道路所需要的时间受道路的长度影响。 在T市，一共有K种
CSP202012-4 食材运输（图论+状压DP）
qq_43381135的博客
03-06 5541
CSP202012-4 食材运输（图论+状压DP）题目结果算法分析代码详解完整代码 题目 题目可以在CSP官网中查看到哟！ 结果 如下代码已经100分通过，截图如下： 算法分析 代码详解 完整代码
【ccf】202012-4 食材运输【贪心、dfs、状压dp、二分】
星星亮了bulingbuling~
10-10 592
文章目录❄️ | 题目描述✨ | 实现思路???? | 具体代码 ❄️ | 题目描述 https://www.acwing.com/problem/content/3303/ http://118.190.20.162/view.page?gpid=T120 NNN个节点的一棵树。每个节点需要不同种的食材 一共有KKK种食材，有K辆车，每一辆车负责运输一种食材，要将这种食材送到所有需要它的节点 最多有MMM个起点，可以任意选择不超过MMM个起点且所有车可以同时出发。 求一个方案使得所有酒店等待时间的最大值最
CCF 202012-4 食材运输 //树形dp(70%)
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01-03 2927
题目 题意 nnn个酒店在树上，要配送kkk种食材给nnn个酒店，但每个食材配送前要经过检查点，求最佳配送路线方案使得酒店等待时间最大值最小化。 思路 可以看到如果只拿707070%的分数，此时N=KN=KN=K，那么就可以退化成对每一个食材单独在树上求TSP问题，可以花式树形dp解决。 CCF有样例分的似乎！！！（下图就特判了样例） #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define SZ(a) (int)a.size() #defin
ccf202012-1
goldhat的博客
09-05 209
然后，顿顿根据自己平日里对小菜的暗中观察，以百分制给每一项指标打分，即小菜同学第 i（1≤i≤n）项指标的得分 scorei 是一个 [0,100] 范围内的整数。接下来输入 n 行，其中第 i（1≤i≤n）行包含用空格分隔的两个整数 wi 和 scorei，分别表示第 i 项指标的重要程度和小菜同学该项的得分。鉴于每一项指标的重要性不尽相同，顿顿用一个 [−10,10] 范围内的整数 wi 来表示第 i（1≤i≤n）项指标的重要程度。输出一个非负整数 y，表示小菜同学期末的安全指数。从标准输入读入数据。
【CCF CSP】202012-1期末预测之安全指数
深大cs课程实验及学习笔记，ccfcsp部分真题，华为题库
06-23 285
问题描述期末要到了，小菜同学找到了自己的好朋友顿顿，希望可以预测一下自己这学期是否会挂科。首先，顿顿选取了如“课堂表现”、“自习时长”、“作业得分”、“社团活动参与度”等 n 项指标作为预测的依据。 然后，顿顿根据自己平日里对小菜的暗中观察，以百分制给每一项指标打分，即小菜同学第 i（1≤i≤n）项指标的得分 scorei 是一个 [0,100] 范围内的整数。 鉴于每一项指标的重要性不尽相同，顿顿用一个 [−10,10] 范围内的整数 wi 来表示第 i（1≤i≤n）项指标的重要程度。最后，小
CSP202012-1 期末预测之安全指数 (Python)
qq_45899597的博客
02-07 1264
文章目录题目程序代码 题目 试题编号： 202012-1 试题名称： 期末预测之安全指数 时间限制： 1.0s 内存限制： 512.0MB 题目背景 　　期末要到了，小菜同学找到了自己的好朋友顿顿，希望可以预测一下自己这学期是否会挂科。 题目描述 　　首先，顿顿选取了如“课堂表现”、“自习时长”、“作业得分”、“社团活动参与度”等 n 项指标作为预测的依据。 　　然后，顿顿根据自己平日里对小菜的暗中观察，以百分制给每一项指标打分，即小菜同学第 i (1 ≤ i ≤
eclipse-jee-2020-12
12-29
在这一版本中，你可以利用Java 15的特性进行开发，包括更强大的switch表达式、文本块功能等。这些新特性使得代码更加简洁易读，提高了编程的效率。 其次，Eclipse IDE的性能优化是一个持续的重点。2020-12版本可能...
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中国电子学会（CEIT）2020年12月真题C语言软件编程等级考试三级（含详细解析答案）
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03-15 393
在田忌赛马的故事中，孙膑用自己的下等马对战对手的上等马，自己上等马对阵对手的中等马，自己的中等马对阵对手的下等马，从而赢得了胜利。当两个完美立方等式中a的值相同，则b值小的优先输出、仍相同则c值小的优先输出、再相同则d值小的先输出。A(i)表示第i场比赛对方马的等级，1≤i≤N。楼梯有n(100 > n >0)阶台阶，上楼时可以一步上1阶，也可以一步上2阶，也可以一步上3阶，编程计算共有多少种不同的走法。编写一个程序，对任给的正整数N(N≤100)，寻找所有的四元组(a, b, c, d)，使得。
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12-03
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Python练习：使用库
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ArakeiShi_China-Gender-and-Sexual-Diversity-Practical-Solution_19824_1764665783520.zip
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为ChatGPT星火千问等多种大型语言模型提供轻快好用的Web图形界面和众多附加功能的开源项目_支持Groq讯飞星火通义千问LMStudio等厂商大模型接入基于文件构建.zip
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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究”展开，提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络（RNN）的数据驱动建模方法，旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模，并实现高精度的模型预测控制（MPC）。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间，通过递归神经网络学习系统的动态演化规律，构建可解释性强、计算效率高的线性化模型，进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现，涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节，具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）可复现性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题；②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计；③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程，重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制，同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证，深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
ncdisp('dataset-armor-3d-nrt-monthly_1760169273385.nc') Source: C:\Users\Chen\Downloads\dataset-armor-3d-nrt-monthly_1760169273385.nc Format: netcdf4 Global Attributes: Conventions = "CF-1.11" title = "ARMOR3D NRT - TSHUVMld Global Ocean Observation-based Product monthly average" institution = "CLS" history = "2019-01-15 00:00:00 ARMOR3D NRT - TSHUV Global Ocean Observation-based Product netCDF creation" subset:source = "ARCO data downloaded from the Marine Data Store using the MyOcean Data Portal" subset:productId = "MULTIOBS_GLO_PHY_TSUV_3D_MYNRT_015_012" subset:datasetId = "dataset-armor-3d-nrt-monthly_202012" subset:date = "2025-10-11T07:54:33.386Z" Dimensions: time = 2 depth = 22 latitude = 88 longitude = 92 Variables: time Size: 2x1 Dimensions: time Datatype: double Attributes: standard_name = "time" long_name = "Time" units = "seconds since 1970-01-01 00:00:00" calendar = "gregorian" axis = "T" depth Size: 22x1 Dimensions: depth Datatype: single Attributes: standard_name = "depth" long_name = "Depth" units = "m" unit_long = "Meters" axis = "Z" positive = "down" latitude Size: 88x1 Dimensions: latitude Datatype: single Attributes: standard_name = "latitude" long_name = "Latitude" units = "degrees_north" unit_long = "Degrees North" axis = "Y" longitude Size: 92x1 Dimensions: longitude Datatype: single Attributes: standard_name = "longitude" long_name = "Longitude" units = "degrees_east" unit_long = "Degrees East" axis = "X" so Size: 92x88x22x2 Dimensions: longitude,latitude,depth,time Datatype: single Attributes: units = "0.001" _FillValue = NaN standard_name = "sea_water_salinity" long_name = "Salinity" unit_long = "practical salinity unit" to Size: 92x88x22x2 Dimensions: longitude,latitude,depth,time Datatype: single Attributes: units = "degrees_C" _FillValue = NaN standard_name = "sea_water_temperature" long_name = "Temperature" unit_long = "degree Celsius"
10-12
你使用 `ncdisp` 函数查看了一个 NetCDF 文件（`dataset-armor-3d-nrt-monthly_1760169273385.nc`）的元数据信息，输出显示了该文件的结构、维度、变量和属性。下面我将详细解释这些内容，并提供如何在 MATLAB 中...
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