历年挑战杯获奖项目分析

15年至22年的蓝桥杯真题供你备赛

该项目采用经典三层架构，分别为web层、service层和dao层，各层级功能如下： 1. Web 层 Servlet: 前端控制器，负责处理用户请求和响应。 HTML: 前端页面，采用前后端分离架构，不使用 JSP。 Filter: 过滤器，用于拦截请求和响应，实现权限控制、日志记录等功能。 BeanUtils: 数据封装工具，简化数据操作。 Jackson: JSON 序列化工具，用于前后端数据传输。 2. Service 层 JavaMail: Java 邮件工具，用于发送邮件通知。 Redis: NoSQL 内存数据库，用于缓存数据，提高系统性能。 Jedis: Java 的 Redis 客户端，用于连接和操作 Redis 数据库。 3. Dao 层 MySQL: 关系型数据库，用于存储项目数据。 Druid: 数据库连接池，用于管理数据库连接，提高数据库访问效率。 Spring Jdbc Template: 数据库连接工具，简化数据库操作。 数据库设计 CREATE DATABASE travel; -- 创建数据库 USE travel; -- 使用数据库 -- 其它建表 SQL

聚焦泰迪杯数据分析大赛，本资源提供获奖作品的深度解析，并结合原始赛题数据，助您领略数据分析的魅力。

Matlab在数学建模及论文中的应用历年ppt题目和获奖论文下载。此资源包括清华大学、浙江大学、国防科技大学、纽约大学等全国和地区学校的论文，以及美国各地的相关内容。总文件大小为334M。

魏无忌的-2022年泰迪杯B题一等奖任务五源码揭示了一个获奖的数据分析竞赛项目。泰迪杯是数据挖掘和分析的重要赛事，“任务五”即指一个特定的竞赛题目，要求选手利用数据分析技术解决实际问题。魏无忌是参赛团队的一员，团队通过数据建模和编程实现，荣获一等奖。项目特别提到“稍微要点积分”，表明项目可能涉及积分运算，可能用于处理连续变量或优化问题。在数据分析中，积分经常被用来计算累计概率、面积或用于机器学习中的损失函数。 该项目的核心在于数据分析，涵盖了广泛的领域，包括统计学、机器学习、数据清洗、EDA（探索性数据分析）、特征工程、模型训练和验证等。整个过程一般包括：数据清洗、特征提取、模型选择与优化、模型验证和结果解释。 压缩包子文件包括： 任务5.md：这是一个Markdown文件，可能包含任务描述、团队方案、算法思路、代码注释或项目报告。 output_24_1.png：这是展示数据分析结果的图像文件，可能包含数据的直观可视化，如柱状图、折线图等。 项目中用到的技术和方法： 数据建模：用数学模型来描述和解决问题，可能基于概率统计或优化理论。 数据积分：涉及微积分在数据分析中的应用，例如在预测模型或优化中。 编程实现：将模型转化为代码，常用Python或R语言。 数据处理：包括数据清洗和预处理，以适应模型需求。 特征工程：提取有意义的特征，以提升模型预测效果。 数据分析：使用统计方法探索数据模式和规律。 机器学习：可能使用了监督或无监督算法，如线性回归、决策树、神经网络等。 可视化：通过图像展示数据，便于解读结果。

本报告包含全部获奖数据，笔者用爬虫从官网爬取了27000份证书，并通过OCR文字识别处理。这些数据涵盖队伍人员、大学名称及获奖等级。

这个数据集包含八个主要属性：➢ 与家的距离；➢ 与上次交易的距离；➢ 近一次交易与以往交易价格中位数的比率；➢ 交易是否发生在同一个商户；➢ 是否通过芯片（银行卡）进行的交易；➢ 交易时是否使用了PIN码；➢ 是否是在线交易订单；➢ 诈骗行为（分类标签）。

2022年深圳杯数学建模比赛的D题要求参赛者分析和解决特定的数学建模问题。参赛者需要结合给定的数据和条件，提出合理的模型和解决方案。这一题目考察参赛者的数学建模能力及解决实际问题的能力。

本项目包含两个可选的数据分析挑战，考验您对 Python Pandas 的理解和应用能力。请从“Pymoli 英雄”和“城市学校分析”中选择一项挑战完成。 项目结构:* 为项目创建一个新的代码仓库，命名为“pandas-challenge”。* 在本地仓库中创建对应挑战名称的文件夹（“HeroesOfPymoli” 或 “PyCitySchools”）。* 在文件夹中创建 Jupyter Notebook 文件，作为分析脚本。* 将所有更改上传至 GitHub 或 GitLab。 挑战选项:1. Pymoli 英雄: 分析游戏玩家数据，例如玩家数量、热门商品、消费趋势等，并提供洞察。2. 城市学校分析: 分析学校和学生数据，评估学校表现、预算分配策略等，并撰写报告。 请选择您感兴趣的挑战，深入研究数据，并运用 Pandas 技能进行分析。