团队赛

大数据团队赛知识框架 一、大数据基础1. 大数据的概念、特点和价值2. 大数据技术栈3. 大数据处理流程 二、大数据处理技术1. Hadoop 生态系统2. Spark 生态系统3. NoSQL 数据库4. 数据仓库和数据湖 三、大数据分析技术1. 机器学习算法2. 深度学习算法3. 数据可视化4. 自然语言处理 四、大数据应用场景1. 金融风控2. 电商推荐3. 医疗健康4. 交通物流 五、大数据团队赛备赛1. 赛题分析和解题策略2. 团队协作和分工3. 代码调试和优化4. 项目展示和答辩

美赛概览： 96 小时团队建模竞赛，解决实际问题，提交建模报告。 备赛心得： 熟悉规则、抓住关键、分工合作、多实践。 往年试题： 可在官网（http://www.comap.com/undergraduate/contests/mcm/）查询。

2024年美国数学建模竞赛（简称美赛）的ABCDEF题目翻译内容

群体智能算法及其变体近年来持续发展，SOMA 算法也紧随其后。SOMA T3A 作为一种全新 SOMA 策略，其核心包含组织、迁移和更新三个主要过程。迁移者从初始种群中选出，并根据组织流程向选定的领导者迁移。与原始版本不同，Step 和 PRT 参数不再固定，而是通过每个迁移循环进行动态调整。为验证算法性能，该研究选取 CEC2013 和 CEC2017 基准套件中的 58 个典型基准问题进行测试。通过与 SOMA 系列和其他先进算法的比较结果，SOMA T3A 算法展现出良好的性能表现。

RFP提案：FindData项目名称链接到RFP：RFP类别devtools-libraries提案人：finddataio您是否同意在MIT和APACHE2许可下开放您代表该RFP和双重许可所做的所有工作的源代码？是项目简介概述互联网和区块链每天都会生成大量数据，包括由应用程序，行为和机器生成的数据。通过数据的管理和分析，我们可以发现数据中包含的巨大价值，并了解和洞察事物的内在本质。大数据已经成为人类了解世界的一种手段，数据正在不断改变人们的生活方式，经济规则，商业模式，甚至推动着整个社会和经济的创新与变革。基于全球区块链节点网络资源，创建了一个高度可配置但易于操作的数据采集机器人和数据资产交易网络，以最大化数据挖掘和数据价值。finddata节点的机械手用于挖掘原始数据。收集到的数据经过净化后上传到云端，然后由业务服务器触发数据

一旦建立了您的ETL团队，作为主管，您的主要责任就开始了。保持一支顶尖团队是一项巨大挑战。高水平的ETL人才需求旺盛，竞争激烈。我们发现，保持技术上的挑战性是留住核心ETL开发人员和架构师的最佳方法。安排项目，确保团队成员对工作感兴趣和兴奋，是您的职责。ETL开发任务并不简单，要处理无组织和分散的数据。

加入 Datawhale 团队学习小组，详细学习 Python 模块 Pandas，该模块用于数据处理，对数据挖掘至关重要。学习安排： Pandas 基础（1 天） 索引（3 天） 分组（2 天） 变形（2 天） 合并（2 天） 综合练习（1 天） 学习材料：Datawhale-GYH 助教提供的参考资料。

电赛备赛指南 比赛概述 电子设计竞赛，简称电赛，主要面向电子工程、计算机科学等专业的学生。比赛内容涉及电子电路设计、嵌入式系统开发、数字信号处理、通信系统设计等多个方面。参赛队伍需设计并制作电子产品或系统，以实现特定功能或解决特定问题。 备赛心得 熟悉比赛规则: 仔细研读电赛规则、评分标准和项目要求，确保参赛作品符合要求。 夯实基础知识: 掌握电子电路设计、嵌入式系统开发、信号处理等基础知识，并通过学习和实践不断提升技能水平。 注重实践操作: 积极参与电路搭建、软件编程和系统调试，熟练使用常用电子元器件和工具。 强化团队合作: 电赛通常以团队形式参赛，成员之间需紧密合作，明确分工，协同完成项目。 往年试题 电赛往年试题涵盖电路设计、嵌入式系统开发、通信系统设计等方面。可通过电赛官方网站、论坛及相关社交媒体获取往年试题及解析，深入理解题目类型和解题思路。 相关练习 备赛过程中，需进行大量练习以巩固知识和提升技能。可参考以下练习方向：* 电路设计: 设计并搭建基本电路，例如放大器、滤波器、电源等。* 嵌入式系统开发: 学习使用常用微控制器，进行嵌入式软件编程，例如控制LED灯、读取传感器数据等。* 信号处理: 练习使用MATLAB或其他工具进行信号分析和处理，例如音频信号处理、图像处理等。 总结 电赛备赛需要全面掌握相关知识，并进行大量实践练习。希望以上信息能帮助你更好地备战电赛，取得优异成绩。

SQL竞赛最终赛试题

使用Scala编写Spark工程代码，将MySQL的shtd_store库中的user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail表的增量数据抽取到Hive的ods库对应的表中。具体步骤包括：1、抽取shtd_store库中user_info表的增量数据到ods库中的user_info表，根据operate_time或create_time作为增量字段，只添加新增数据，并静态分区为当前比赛日前一天的日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。2、使用Hive CLI执行show partitions ods.user_info命令，获取分区信息并记录。