2024美国数学建模竞赛备赛代码库

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资源摘要信息:"2024年美国大学生数学建模比赛备赛代码仓库_Amc_coding.zip" 该压缩包文件名称为 "Amc_coding.zip"，其中包含了为 "2024年美国大学生数学建模比赛"（American Mathematics Competitions，简称AMC）准备的代码仓库。数学建模比赛要求参赛者运用数学知识和技能解决实际问题，这通常需要编程来辅助实现模型的建立、求解和验证。这份代码仓库很可能是为参赛者们提供了一个可以直接使用的编程环境和工具集，帮助他们更快地构建数学模型和进行数据分析。 从文件名称 "Amc_coding-master" 可以推测出该压缩包中包含的代码仓库是一个主分支（master branch），这意味着它可能包含了开发的主要成果和历史记录。以下是一些可能包含在这个代码仓库中的知识点： 1. 编程语言：数学建模比赛通常需要掌握至少一种编程语言。常见的编程语言包括Python、MATLAB、R、C++等。代码仓库中可能包含了这些语言的基础代码框架，帮助学生快速搭建起解决特定问题的程序。 2. 数学建模算法：实现数学建模的过程中需要使用各种算法。这些算法可能包括最优化算法、数值分析方法、统计建模技术、机器学习方法等。代码仓库中可能包含了解决不同问题所需算法的实现代码。 3. 数据处理：在数学建模中，数据处理是一个重要环节。数据的收集、清洗、预处理、分析和可视化都可能在代码仓库中有相应的函数或模块。 4. 模型求解工具：数学模型求解可能需要使用特定的数学软件或工具箱。例如，MATLAB有专门用于优化和偏微分方程求解的工具箱，Python也有对应的库如SciPy等。代码仓库中可能包含了这些工具的封装和接口，简化使用过程。 5. 文档和示例：优秀的代码仓库通常会包含详细的文档和使用示例，帮助用户理解如何使用代码库进行数学建模。文档可能会解释算法的选择理由、模型的构建过程、代码的结构和功能等。 6. 测试和验证：在数学建模过程中，对模型和算法进行测试和验证是非常重要的。代码仓库中可能包含了测试脚本和验证案例，帮助参赛者检查他们的模型是否能够正确运行和解决问题。 7. 版本控制：由于“-master”后缀表明这是一个主分支，这暗示代码仓库可能使用了版本控制系统（如Git）。了解版本控制对于团队协作和代码管理至关重要。 8. 协作和分享：代码仓库可能包含了设置和权限管理，允许多用户在不同的环境中协作开发。这对于一个团队来说是必不可少的，尤其是在多人参与的数学建模比赛中。 备赛期间，参赛者可以使用这份代码仓库来学习、练习和开发他们用于比赛的解决方案。通过这种方式，他们可以更专注于模型的创新和问题解决策略，而不必从零开始编写所有必要的代码。这样的代码仓库将大大提升参赛者准备比赛的效率和质量。

cvpr12_tutorial_sparse_coding.ppt

2016-03-18 上传
cvpr12_tutorial_sparse_coding.ppt

cef_binary_3.3239.1723.g071d1c1_windows64.zip

2020-02-22 上传
在提供的压缩包文件“cef_binary_3.3239.1723.g071d1c1_windows64.zip”中，我们可以看到CEF的一个特定版本，即3.3239.1723，它已经针对x86架构进行了编译，并且支持MP3、AAC和MP4等多媒体格式。这意味着你可以使用...

最新版Alibaba_Java_Coding_Guidelines-2.0.2.zip离线包

2022-02-08 上传
在Java开发领域，遵循一定的编码规范显得尤为重要，因为它不仅可以提升代码的可读性，还能确保团队之间的代码风格统一，从而提高协作效率。阿里巴巴作为中国领先的互联网公司，其发布的《Alibaba Java Coding ...

SELECT rz.DEPT_CODE, rz.VOLT_LEVEL, rz.AR_YEAR, rz.AR_MONTH, ROUND( SUM( CURRENT_ACTUAL_RECORD_AMOUNT )/ 10000, 4 ) "和" FROM prj_ah_erp_rz_item rz LEFT JOIN mag_cd_coding c ON rz.VOLT_LEVEL = c.CODE_NAME GROUP BY rz.DEPT_CODE, rz.VOLT_LEVEL

2023-06-03 上传
这是一个SQL查询语句，它的作用是从表prj_ah_erp_rz_item和mag_cd_coding中获取数据，并按照rz.DEPT_CODE和rz.VOLT_LEVEL字段进行分组，然后对每个分组中的CURRENT_ACTUAL_RECORD_AMOUNT字段求和，并将结果除以10000...

更正这个Python代码使他可以在ros20.04里面发布消息#!/usr/bin/env python3 #coding=utf-8 import rospy import rospkg from quadrotor_msgs.msg import PositionCommand from nav_msgs.msg import Odometry from sensor_msgs.msg import Joy from mavros_msgs.msg import AttitudeTarget from tf.transformations import euler_from_quaternion import math rospy.init_node('traj_pub') local_pos_pub3 = rospy.Publisher('/position_cmd', PositionCommand, queue_size=10) poscom = PositionCommand() rate = rospy.Rate(20.0) i = 0 while not rospy.is_shutdown(): poscom.position.x = 2.5 * math.sin(math.pi * i / 400) poscom.position.y = 5 * math.sin(math.pi * i / 800) poscom.position.z = 2 poscom.velocity.x = 0 poscom.velocity.y = 0 poscom.velocity.z = 0 poscom.acceleration.x = 0 poscom.acceleration.y = 0 poscom.acceleration.z = 0 poscom.yaw = 0 poscom.jerk.x = 0 poscom.jerk.y = 0 poscom.jerk.z = 0 local_pos_pub3.publish(poscom) # Uncomment the following code to publish attitude target message # msg = AttitudeTarget() # q = tf.transformations.quaternion_from_euler(0, 0, 0.5) # msg.type_mask = msg.IGNORE_ROLL_RATE | msg.IGNORE_PITCH_RATE | msg.IGNORE_YAW_RATE # msg.orientation.x = q[0] # msg.orientation.y = q[1] # msg.orientation.z = q[2] # msg.orientation.w = q[3] # msg.thrust = 0.75 # local_pos_pub3.publish(msg) rate.sleep() i += 1

2023-06-12 上传
此代码需要在ROS环境下运行，并且需要安装以下依赖项： 1. quadrotor_msgs 2. nav_msgs 3. sensor_msgs 4. mavros_msgs 您可以通过以下命令安装这些依赖项： ``` sudo apt-get install ros-<distro>-quadrotor-...

Cannot find "/home/udeer/Desktop/workspaces/udeer_ws/src/../build/compile_commands.json".

2023-08-17 上传
However, if you are looking for assistance with a coding or development-related issue, I'll do my best to help you with the information you provide. Please let me know how I can assist you further.

#!/usr/bin/env python2.7 # -*- coding: UTF-8 -*- import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge import cv2 import os from pyzbar import pyzbar def image_callback(msg): # 将ROS图像消息转换为OpenCV图像 bridge = CvBridge() frame = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, desired_encoding='bgr8') # 执行生成文本的逻辑 image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = '/root/Pictures/qr_codes_found.txt' main(image_folder_path, output_file_name) def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith('.png')] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path, img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name, 'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if __name__ == '__main__': rospy.init_node('text_generation_node') # 创建一个订阅器订阅图像消息 rospy.Subscriber('processed_image', Image, image_callback) rospy.spin() 如何让这个代码生成的文本变为excel文件

2023-07-17 上传
下面是修改后的代码，可将生成的文本保存为 Excel 文件： ```python #!/usr/bin/env python2.7 # -*- coding: UTF-8 -*- import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge import ...

# -*- coding: utf-8 -*- import os import matplotlib.pyplot as plt import sys def extract_data(rbp_name): data = [] subfolders = ['lncRNA', 'miRNA', 'mRNA', 'snoRNA', 'snRNA', 'tRNA'] for subfolder in subfolders: folder_path = os.path.join(rbp_name, subfolder, '3.normalization') ctrl_file = os.path.join(folder_path, f'Ctrl_{subfolder}_rpm.txt') rep1_file = os.path.join(folder_path, f'rep1_{subfolder}_rpm.txt') rep2_file = os.path.join(folder_path, f'rep2_{subfolder}_rpm.txt') ctrl_data = [] rep1_data = [] rep2_data = [] with open(ctrl_file, 'r') as f: for line in f: ctrl_data.append(line.strip().split('\t')[1]) with open(rep1_file, 'r') as f: for line in f: rep1_data.append(line.strip().split('\t')[1]) with open(rep2_file, 'r') as f: for line in f: rep2_data.append(line.strip().split('\t')[1]) data.append(ctrl_data) data.append(rep1_data) data.append(rep2_data) return data def create_boxplot(rbp_name, data): fig, ax = plt.subplots() ax.boxplot(data) subfolders = ['lncRNA', 'miRNA', 'mRNA', 'snoRNA', 'snRNA', 'tRNA'] x_labels = [f'Ctrl_{subfolder}', f'rep1_{subfolder}', f'rep2_{subfolder}'] * len(subfolders) ax.set_xticklabels(x_labels, rotation=45) plt.savefig(os.path.join(rbp_name, f'{rbp_name}_boxplot.pdf')) plt.close() rbp_name = sys.argv[1] # 提取数据 data = extract_data(rbp_name) # 创建箱线图 create_boxplot(rbp_name, data) 请对其进行优化

2023-07-16 上传
为了优化这段代码，有几个方面可以考虑： 1. 减少文件读写操作：在 `extract_data` 函数中，每个文件都会被打开和读取三次。可以考虑在打开文件后，将所有数据一次性读取，并存储在一个列表中，以减少文件读写操作...

#!/usr/bin/env python2.7 # coding=UTF-8 import os import sys import cv2 from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) with open(output_file_name,'w') as f: for file_name,qr_content in qr_codes_found: file_name = os.path.splitext(file_name)[0] # 去掉文件名的扩展名 f.write(f"{file_name}: {qr_content}\n") if __name__ == "__main__": image_folder_path = '/root/pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)运行后显示IndentationError: unindent does not match any outer indentation level root@myir:~# python2 shibie.py File "shibie.py", line 29 f.write(f"{file_name}: {qr_content}\n")

2023-07-14 上传
这个错误是因为代码中的缩进有问题。在Python中，缩进是非常重要的，它决定了代码的结构和执行顺序。根据错误信息，我可以看到在第29行的`f.write(f"{file_name}: {qr_content}\n")`语句缩进错误。 请确保在该行...

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError # 定义要识别的颜色范围 lower_color = np.array([19, 78, 44]) upper_color = np.array([74, 202, 129]) # 初始化cv_bridge bridge = CvBridge() # 定义回调函数，处理订阅到的图像 def image_callback(msg): # 将ROS图像格式转换为OpenCV图像格式 try: cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, 'bgr8') except CvBridgeError as e: print(e) return # 转换颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 根据颜色范围进行二值化 mask = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color) # 寻找轮廓 _, contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历轮廓 for contour in contours: # 计算轮廓面积 area = cv2.contourArea(contour) # 忽略面积较小的轮廓 if area < 100: continue # 计算轮廓的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # 在原图上绘制外接矩形 cv2.rectangle(cv_image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('frame', cv_image) cv2.waitKey(1) # 初始化节点 rospy.init_node('color_detection') # 订阅摄像头图像 image_sub = rospy.Subscriber('/usb_cam/image_raw', Image, image_callback) # 进入循环 rospy.spin() # 关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 帮我改成检测多种色值的

2023-06-01 上传
好的，以下是修改后的代码： ```python #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge, ...
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