📕作者简介：过去日记，致力于Java、GoLang,Rust等多种编程语言，热爱技术，喜欢游戏的博主。📗本文收录于java面试题系列，大家有兴趣的可以看一看📘相关专栏Rust初阶教程、go语言基础系列、spring教程等，大家有兴趣的可以看一看📙Java并发编程系列，设计模式系列、goweb开发框架系列正在发展中，喜欢Java，GoLang，Rust，的朋友们可以关注一下哦！文章目录List相关面试题数组数组概述寻址公式操作数组的时间复杂度ArrayList源码分析成员变量构造方法ArrayList源码分析面试题-ArrayListlist=newArrayList(10)中的list扩容几次
文章目录1什么是数学建模2数学建模的比赛形式3参加数学建模的好处4数学建模的流程5数学建模成员分工6数学建模常用软件7数学建模竞赛7.1美国大学生数学建模竞赛7.2MathorCup高校数学建模挑战赛7.3华中杯大学生数学建模挑战赛7.4认证杯数学建模网络挑战赛7.5华东杯大学生数学建模邀请赛7.6五一数学建模竞赛7.7中青杯全国大学生数学建模竞赛7.8全国大学生电工数学建模竞赛7.9全国大学生统计建模大赛7.10深圳杯”数学建模挑战赛7.11华数杯全国大学生数学建模竞赛7.12高教社杯全国大学生数学建模竞赛（国赛）7.13华为杯研究生数学建模竞赛7.14大湾区杯粤港澳金融数学建模竞赛7.15
作为Java程序员，选择学习什么样的技术？什么技术该不该学？去招聘网站上搜一搜、看看岗位要求就十分清楚了，自己具备的技术和能力，直接影响到你工作选择范围和能不能面试成功。如果想进大厂，那就需要在Java核心技术栈上面好好准备了，具体可以分下面几个模块来学习。学习模块常见模式与工具：学习Java技术体系，设计模式，流行的框架与组件——常见的设计模式，编码必备，Spring5，做应用必不可少的最新框架，MyBatis，玩数据库必不可少的组件。从源码级别掌握它们，你比别人更容易进大厂。分布式架构和微服务架构：高并发，高可用，海量数据，没有分布式的架构知识肯定是玩不转的；大厂业务越来越复杂，服务分层，
文章目录赛题思路一、简介--关于异常检测异常检测监督学习二、异常检测算法2.箱线图分析3.基于距离/密度4.基于划分思想建模资料赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog一、简介–关于异常检测异常检测（outlierdetection）在以下场景：数据预处理病毒木马检测工业制造产品检测网络流量检测等等，有着重要的作用。由于在以上场景中，异常的数据量都是很少的一部分，因此诸如：SVM、逻辑回归等分类算法，都不适用，因为：监督学习算法适用于有大量的正向样本，也有大量的负向样本，有足够的样本让算法去学习其特征，且未来
“这样的年代没有谁是值得信任的，你只能靠自己。” 🎯作者主页：追光者♂🔥 🌸个人简介： 💖[1]计算机专业硕士研究生💖 🌿[2]2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)🌿 🌟[3]2022年度博客之星人工智能领域TOP4🌟 🏅[4]阿里云社区特邀专家博主🏅 🏆[5]C
铛铛！小秘籍来咯！小秘籍希望大家都能轻松建模呀，华数杯也会持续给大家放送思路滴~抓紧小秘籍，我们出发吧~完整内容可以在文章末尾领取！问题重述：2024“HuashuCup”国际数学建模大赛-ProblemA:放射性Tritium污染问题背景：2011年3月，日本东海岸发生地震引发福岛第一核电站事故，导致三座核反应堆熔毁。为了冷却熔化的核燃料，海水被持续注入反应堆，产生大量受放射性核素污染的冷却水。尽管受到各国民众的反对，日本政府于2023年8月24日强制性地向太平洋排放经过处理的福岛放射性冷却水，总量超过100万吨。该排放计划预计将持续至少30年。问题一：通过建立数学模型，考虑水流、环境等多因
目录1总述：一图流带你认识数学建模2数据预处理2.1数据预处理概述2.2相关思路2.3简单介绍相应的方法3优化模型3.1优化模型概述3.2简单介绍相应的方法4预测模型4.1预测模型概述4.2简单介绍相应的方法5评价模型5.1评价模型概述5.2简单介绍相应的方法6分类模型6.1分类模型概述6.2简单介绍相应的方法7总结1总述：一图流带你认识数学建模本篇文章主要用于介绍数学建模的一些基础知识，仅做一些简单介绍，带领大家一起开启数学建模和matlab的学习之旅，同时也作为我自己学习的记录，希望能够与大家一起共同进步，另外作者当前是跟“数学建模老哥”这位b站up主学习的。传送门：数学建模老哥的B站空
美赛介绍：美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）是历史最为悠久的一项数学建模赛事，起源于上世纪八十年代，主办方为美国COMAP公司。一共有MCM、ICM两大类型A、B、C、D、E、F六种题型，是唯一的国际性数学建模竞赛。题内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全等众多领域。除了数学建模国赛，美赛是属于最有含金量的比赛之一了。主办单位：美国数学及其应用联合会、美国comap公司1赛题思路(赛题出来以后第一时间在CSDN分享)2美赛比赛日期和时间比赛开始时间：北京时间2024年2月2日（周五）6:00比赛结束时间：北京时间2024年2月6日（周二）9:00提交截止日期：北京时间2024年
灰色预测一、简介目前常用的一些预测方法(如回归分析等)，需要较大的样本，若样本较小，常造成较大误差，使预测目标失效。灰色预测模型对时间序列短、统计数据少、信息不完全系统的分析与建模，具有独特的功效，因此得到了广泛的应用，是处理小样本预测问题的有效工具。简单介绍灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行灰色生成来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。四种类型(1)数列预测用观察到的反映预测对象特征的时间序列来构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间。(2)拓扑预测
1问题背景中国电力构成包括传统能源(如煤炭、石油、天然气)、可再生能源(如水电、风能、太阳能、核能)和其他形式的电力。这些发电模式在满足中国巨大的电力需求方面发挥着至关重要的作用。据最新数据显示，中国总发电量超过20万亿千瓦时，居世界第一。电力能源产业与经济状况、居民消费水平、城镇化率、市场化程度等因素密切相关。电能是经济发展和社会进步的基础，在工农业生产、商业服务和家庭生活中发挥着关键作用。随着我国经济的增长和人民生活水平的不断提高，对电力能源的需求不断增加。然而，要实现中国政府的碳峰值和碳中性目标，中国需要改变电力结构。在满足电力需求的前提下，需要逐步降低对传统能源发电的依赖，增加可再生能
