2022年全国大学生数学建模 c题思路分享 分析高钾玻璃、铅钡玻璃的分类规律 比较不同类别之间的化学成分关联关系的差异性
本人去年拿了湖南省省一，今年因为各种原因就没有参加这个比赛了。但是看到了2022年数学建模题目，我也想分享一下我的见解，希望给大家提供一些思路上的帮助，但是我也还没具体去分析，各位看官看完，有所收获就是对我最大的鼓励，不敢苟同的也就当图一乐看看吧。废话不多说直接开始分析题目。
2022年全国大学生数学建模竞赛E题目-小批量物料生产安排详解+思路+Python代码时序预测模型(三)
千呼万唤始出来啊家人们，真的是累死我了兄弟们，我昨天上了一天的班，晚上还整这个国赛敲代码敲到晚上2点才睡觉，搞得我也像是在比赛一样，麻了。不过一直写到现在也答应了很多小伙伴今天上午一定要写完E题第一问的思路和解析的，现在终于是把全部第一问的问题都梳理清楚，思路也理明白了。周预测模型其实小伙伴们不用限
羊了个羊 通关代码思路
羊了个羊小游戏解析
美化Matplotlib的3个小技巧
在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧
2022年全国大学生数学建模比赛C题思路持续更新
感兴趣移步https://ttaozhi.com/t/p.html?id=r0iFQjPvCp这里看更新：我问了个问题，大家回答一下，我们的预测方法可能有失偏颇。问题一对附件数据统计即可，关于预测需要建立一个简单模型（线性即可），进一步的写一些，也可以先借助spss得到一个“不知道怎么来”的预测结果
2022年全国大学生数学建模竞赛E题目-小批量物料生产安排详解+思路+Python代码时序预测模型(二)
这篇文章主要是弥补了上篇文章遗留下来的数据趋势和销售单价的问题，并且将时序预测模型给完全做出来，可以说是任务量满满啊，那么现在我们就开始着手一步一步建模。
2022全国大学生数学建模国赛C题代码完整教程
C 题 古代玻璃制品的成分分析与鉴别 已经完成所有代码可以对比文物样本表面有无风化的化学成分的一些统计学规律，这块主要其实也是差异性分析和相关性分析，不过在做这两个分析之前，我们可以做一些数据合或者分类汇总，观察推断出来两种玻璃文物类型的有无风化以及成分的差异或者相关情况，进而推断出来统计规律，形成
2022数学建模国赛高教社杯C题思路
对于问题一，题目要求我们根据这表1中的表面风化与其玻璃类型、纹饰和颜色的关系进行分析，如下图1所示。对于后半问的问题就会涉及到表单2，需要我们分析表面有无风化化学成分含量的统计规律，根据给出的表单2中的数据预测其风化前的化学成分含量。C题作为国赛中最简单的一道题目，今年依旧持续发力，C题为成分分析类
2022数学建模国赛C题思路分析
2022国赛数学建模C题思路分析
【2022高教社杯数学建模】C题：古代玻璃制品的成分分析与鉴别方案及代码实现（已经更新完毕）
【2022高教社杯数学建模】C题：古代玻璃制品的成分分析与鉴别方案及代码实现（1）对表1中，统计风化程度与玻璃类型、纹饰、颜色的关系，作出柱状图可视化或者饼状图（2）利用文物采样点结合表1和表2，对不同玻璃类型，再划分有无风化，对化学成分统计，即四种情况求均值求出风化前后的差值（3）线性回归，求风化
使用阈值调优改进分类模型性能
在本文中将演示如何通过阈值调优来提高模型的性能。
《白皮书》：身边的人脸安全事件及背后的三类攻击手段
所涉收集人脸数据，能通过人脸识别信息解决精准营销，抓取的人脸数据信息累计上亿。顶象《人脸识别安全白皮书》共有8章73节，系统对人脸识别的组成、人脸识别的内在缺陷、人脸识别的潜在安全隐患、人脸识别威胁产生的原因、人脸识别安全保障思路、人脸识别安全解决方案、国家对人脸识别威胁的治理等进行了详细介绍及重点
CLIP，GLIP论文解读，清晰明了
CLIP：Contrastive Language-Image Pre-training，论文名称：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision。GLIP论文名称：Grounded Language-Im
2022年高教社杯国赛E题思路——小批量物料的生产安排
某电子产品制造企业面临以下问题：在多品种小批量的物料生产中，事先无法知道物料的实际需求量。企业希望运用数学方法，分析已有的历史数据，建立数学模型，帮助企业合理地安排物料生产。请对附件中的历史数据进行分析，选择 6 种应当重点关注的物料（可从物料需求出现的频数、数量、趋势和销售单价等方面考虑），建立物
Code For Better 谷歌开发者之声 ——Tensorflow与深度学习
TensorFlow 是由 Google 团队开发的深度学习框架之一，它是一个完全基于 Python 语言设计的开源的软件。
一文速学-时间序列分析算法之移动平均模型(MA)详解+Python实例代码
有一段时间没有继续更新时间序列分析算法了，传统的时间序列预测算法已经快接近尾声了。按照我们系列文章的讲述顺序来看，还有四个算法没有提及：平稳时间序列预测算法都是大头，比较难以讲明白。但是这个系列文章如果从头读到尾，细细品味研究的话，会发现时间序列预测算法从始至终都在做一件事，也就是如何更好的利用到历
Python 实现 AI 拟声: 5秒内克隆您的声音并生成任意语音内容
🌍 中文 支持普通话并使用多种中文数据集进行测试：aidatatang_200zh, magicdata, aishell3, biaobei, MozillaCommonVoice, data_aishell 等🤩 PyTorch 适用于 pytorch，已在 1.9.0 版本（最新于 202
A9.2022年全国数学建模竞赛 C题-玻璃制品的成分分析与鉴别-赛题分析与讨论
1. 2022年C题（玻璃制品的成分分析与鉴别）2.1 基本分析：分类问题+聚类问题+预测问题2.2 聚类问题参考例程Kmeans 聚类例程：2.3 分类问题参考例程分类问题 Python 例程1：LinearSVC 使用例程分类问题 Python 例程2：NuSVC 使用例程3. 参考文献
最基本的25道深度学习面试问题和答案
如果你最近正在参加深度学习相关的面试工作，那么这些问题会对你有所帮助。
保障人脸安全！顶象发布《人脸识别安全白皮书》
此后分别是娱乐10%、医疗7%、电商零售6%、出行3%、政务2%、其他2%。该白皮书共有8章73节，系统对人脸识别的组成、人脸识别的内在缺陷、人脸识别的潜在安全隐患、人脸识别威胁产生的原因、人脸识别安全保障思路、人脸识别安全解决方案、国家对人脸识别威胁的治理等进行了详细介绍及重点分析。人脸识别是基于
