2021牛客OI赛前集训营-提高组（第四场）题目大意有nnn个选手参加比赛，比赛有两道题。对于第一题，第iii个选手有50%50\%50%的可能拿到ai,1a_{i,1}ai,1​分，有50%50\%50%的可能拿到000分。对于第二题，第iii个选手有50%50\%50%的可能拿到ai,2a_{i,2}ai,2​分，有50%50\%50%的可能拿到000分。一名选手的排名为分数比他高的选手的个数加1。求每个选手的期望排名。题解每个选手总共可能有4种成绩，每种成绩都为14\dfrac1441​的概率。先只考虑选手aaa的一种成绩对选手bbb的一种成绩的贡献。如果选手aaa的一种成绩大于选手bb

1、任务切换与按键检测比赛时候每个赛题有多个任务，按点得分。因此在不同任务的时候，我们需要通过单片机控制硬件切换不同的电路。最简单的切换方式就是设立一个任务标志变量task_num，然后主程序为一个while(1)死循环，里面通过多个while判断进行任务几。每次按下按键后task_num加一切换到下一个任务里。这里提供两种具体的代码，并不太好，仅供参考。法①是执行一次任务，适用于电路切换与稳态信号的测量。法②是不断对任务进行循环，适用于检测动态的信号①按键电平检测+阻塞这里假设按键按下后为高电平1while(1) { //任务1 ... ... ... while(按键电平==0)

目录 一.预测模型1.BP神经网络预测2.灰色预测3.拟合插值预测（线性回归）4.时间序列预测5.马尔科夫链预测6.微分方程预测7.Logistic模型二.优化模型1.规划模型（目标规划、线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划）2.图论模型3.排队论模型4.神经网络模型5.现代优化算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、禁忌搜索算法）三.评价模型1.模糊综合评价法3.聚类分析法4.主成分分析评价法5.灰色综合评价法6.人工神经网络评价法 更多详细代码+案例：http://www.hedaoapp.com/goods/goodsDetails?pid=4131 一.预测模型1.BP神经网络预测

第二场赛前指导  为推广我国高校数据挖掘实践教学，培养学生数据挖掘的应用和创新能力，增加校企交流合作和信息共享，提升我国高校的教学质量和企业的竞争能力，第十一届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛（以下简称挑战赛）将于2023年3月举行。举办挑战赛的目的在于以赛促学，激励学生学习数据挖掘的积极性，提高学生分析、解决实际问题的综合能力；以赛促教，推动数据挖掘技术在高校的推广和应用；以赛促研，为高校相关智力资源转化，为推进国家大数据战略的生产力提供合作平台。赛前指导赛事相关 报名时间：2023年2月18日-4月14日在竞赛开始前，组委会为各位参赛者提供了系列的赛前指导录播课程及赛前指导直播课程，旨在助力参赛者

第二场赛前指导  为推广我国高校数据挖掘实践教学，培养学生数据挖掘的应用和创新能力，增加校企交流合作和信息共享，提升我国高校的教学质量和企业的竞争能力，第十一届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛（以下简称挑战赛）将于2023年3月举行。举办挑战赛的目的在于以赛促学，激励学生学习数据挖掘的积极性，提高学生分析、解决实际问题的综合能力；以赛促教，推动数据挖掘技术在高校的推广和应用；以赛促研，为高校相关智力资源转化，为推进国家大数据战略的生产力提供合作平台。赛前指导赛事相关 报名时间：2023年2月18日-4月14日在竞赛开始前，组委会为各位参赛者提供了系列的赛前指导录播课程及赛前指导直播课程，旨在助力参赛者