比赛参与

这是本人在学校举办的比赛中制作的演示文稿，供大家参考！

我个人参与的选定项目包括个人网站、Razer设备命令行界面、Goodreads年度字数统计、上课时间重叠检查器的Web版本修复、LaTeX BibTex引文清除工具、Reddit文本数据挖掘、SPMF数据挖掘库的Python包装器、综合IRC和Discord机器人、简单命令行颜色选择器、使用Python在Reddit上检索copypasta的工具、Linux配置文件和便利脚本、半条命2日子计数器、与上一本《冰与火之歌》相同学校项目Birb的3D单人飞鸟游戏、破坏chevalieR的3D非对称VR多人游戏、XP Android应用程序、使用极限编程实践开发的Android应用程序、内容审核生成器、网站地图生成器、不同语言的设计模式示例。

设计一个比赛评分系统，包含以下要求：1. 数据库中存储选手的基本信息，数据库名为pf_db，表名为S(bh,name,ssex,p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9,p10,p_avg)。2. 使用VB开发程序界面，界面版式可自定义。3. 利用ODBC将程序界面与数据库进行关联。4. 程序界面实现数据添加（包括基本数据和分数数据）、数据删除、数据修改及查询功能。

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Matlab编程：机器人比赛的实现。实现了UCB E7机器人锦标赛的功能。

全国高职组大数据比赛资源汇总，是对2017年比赛的综合回顾和2018年的关键资源集。这一资料集包含广泛的大数据技术学习材料、竞赛题目解析、参赛团队策略分享以及历年优秀作品展示。用户需花费时间整理和挖掘其中的宝贵信息。大数据是现代信息技术的核心，涵盖数据采集、存储、处理和分析等关键环节。高职教育中的大数据课程通常涵盖大数据特征、数据采集技术、HDFS和NoSQL数据库的应用、MapReduce和Spark的数据处理、Hive、Pig、Spark SQL的数据分析、Tableau和PowerBI的数据可视化、机器学习算法及深度学习的应用、数据安全和隐私保护、以及云计算平台的大数据服务。

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。

通过分析电动汽车群体的响应能力，构建了一个考虑用户参与度的电动汽车能效电厂模型。该模型包含有功和无功响应能力的电动汽车车网互动模型，基于用户响应特性提出补偿电价下的用户参与度模型。模型中定义了能效电厂的响应能力、储能能力和价格响应成本，为电网调度提供依据。仿真验证表明，该模型有效地模拟了能效电厂的响应和储能特性，补偿电价影响着价格响应特性。

利用更新触发器实现的方法如下：

内容概要为新手提供了一个关于如何开始参与数学建模的详细指南。从数学建模的定义和重要性出发，逐步介绍了数学建模的基础概念、常用工具和软件，以及参与数学建模竞赛的方法。此外，还提供了一个简单的数学建模案例，帮助读者更好地理解和应用所学知识。 ###适用人群适合对数学建模感兴趣的初学者。无论是热爱数学的学生，还是喜欢解决实际问题的爱好者，都能在中找到适合自己的学习内容。 ###使用场景及目标适用于家庭、学校或任何学习环境中的自学数学建模。通过的指导，读者可以逐步建立起数学建模的知识体系，了解其基本概念、主要工具和软件，并为未来的深入学习打下坚实基础。帮助初学者建立信心，激发他们对数学建模的兴趣。 ###其他说明注重实用性和易懂性，尽量避免使用复杂的专业术语。文中的建议和资源可以帮助读者更好地理解和应用所学知识。同时，鼓励读者积极参与在线社区和论坛，以提升数学建模的技能。