DDPMSG_2MW_16Hz-12

完整案例贯穿全书，模块分解，逐步实现项目任务驱动，按教学的实际需要取材JSP+Bean， JSP+Bean+Servlet及Struts框架

毕业课程设计，绝对原创。主要用到的是边缘检测（三种算子），最佳阀值二值化，霍夫转换这三种方面的算法。用的是最基本的编程方法。程序最后还有一段废代码，是我遵循边缘检测-检测边缘点-短线连接-长线连接-直线拟合-霍夫转换。这个思路做的，可惜没有得到老师的指导，直做到了长线连接这里，有兴趣的同学可以看看。代码虽然乱，不过还是有挺多注释的，如果真的不能理解可以直接留言。论文也传上来了，我的可不是优秀论文，万勿模仿。。否则后果自负。

信息学奥赛的重要资料。对于爱好信息学奥赛的青少年而言，此报告十分难得。Chapter 1Day 11.1 Day 1 rail11.1题目大意有两条平行的单向铁路(上方的从右到左,下方的从左到右),分为m段有η个车站,每个车站为C类型(只能从上往下)或D类型(只能从下往上),分布在某些段中,每个段最多一个车站。已知0号车站是C类型,并给出0号车站的位置,最多可以询问两车站之间的距离3(n-1)次(距离指经过段与段连接处的次数,例如上图0号车站到2号车站的距离为5),要求确定每个车站的位置和类型。保证车站两两可达11.2算法讨论先询问得到0号车站到其他车站的距离,而最近的一个,就是0号车站右侧第一个D类型的(称之为j号车站)然后询问得到号车站到其他车站的距离,其中最近的一个,可能是0号车站,也可能是其他车站(都称之为k号车站),显然和k之间不会冉有其他车IOI2014解题报告Day 1 Wall站,而0和k之间也不会有其他的D类型的车站,所有k号车站到其他车站的距离可直接算出有了和k到其他车站的距离,那就可以轻松分出左右了(离j号近,就在k的左侧,否则在j的右侧)。但分出左右后还是不能确定具体位置,而这时对于每个车站我们还留下次询问的机会。接下来称当前车站为号车站而这次询问一定是留给特殊位置的车站,假设当前车站在左侧,则考虑当前确定的最左侧的车站(称之为L号)。按离(或k)号车站的距离从近到远的顺序处理剩下的车站,那么只有这两和情况:L k j以及(注意下面这种L和之间还会有C类型的车站)L i k两者都会有以下关系式:dst(j,L)+|0s;-pos|=dist(j.)+x(x≥0)第一种情况多出来的是L到它右侧第一个D类型车站的距离×2,而第二种情况多出来的是L到它右侧第一个C类型车站的距离×2。所以,算出x之后,只要到L右侧的c/2的距离处看下车站的类型就可以确定位置了。这样问题就解决了如果当前车站在右侧,那么询问与已确定的最右侧车站的距离,类似讨论即可。1.2 Day 1 Wall21题目大意维护一个长度为的整数序列,一开始每个元素均为0,支持以下两种操作将连续一段中小于k的元素修改为k将连续段中大于k的元素修改为k问所有m个操作进行完之后序列各元素的值。3IOI2014解题报告Day 1 Game1.22算法讨论不难发现对某一个元素的操作是可加的,即说对于某一个元素来说,应用在其上的每一个操作可以都表示为“如果它的初值小于L,那么最终它等于l;如果它的初值大于γ,那么最终它等于η;否则它最终等于初值”这样的形式,并且多个这样的形式是可以合并的。于是我们可以把每个操作都看成一个值,这样原问题就转化成“维护一个序列,每次对一段区间加上一个值,问最后每个元素的值”。这是可以用带标记的线段树直接维护的。该算法的时间复杂度为O(m+ m log n)对于“维护一个序列,每次对一段区间加上一个值,问最后每个元素的值”这个问题,我们也可以使用扫描线进行维护。但本题中的值是不可减也不满足交换律的,因此在扫描过程中我们需要使用一个线段树来维护覆盖到当前点的值并将它们按时间顺序依次求和。该算法的时间复杂度为O(m+ m log m)1.3 Day 1 game131题目大意有一张n个点的无向图,小B每次会询问某两个点之间是否有边相连,小A每次回答yes或no。如果在小B把所有(条边间完之前,小B就能确定这整张图是否联選,小A就输了。现在让你当小A,依次对每个询问回答yes或no求一种获胜方案。1

这是我在大学期间做的一个有关编码译码过程在vc环境中的实现，该程序实现了2，1,2的维特比译码过程，希望能够帮助大家理解~

2018年度中国主要城市交通分析报告，《中国主要城市交通分析报告》以高德交通大数据发布平台、大数据开放平台、阿里云MaxCompute及相关数据挖掘支持为基础，描述城市交通现状、呈现演变规律、预测未来发展趋势，并专注拥堵成因及解决对策的研究。本年报由高德地图联合“中国社会科学院社会学研究所”、“未来交通与城市计算联合实验室”、“阿里云”、“重庆交通大学蔡晓禹教授团队”、“山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室”、“华南理工大学林永杰团队”共同联合发布。高德地图愿开放数据与政府、企业、院校等研究机构合作，共建交通共同体。年度高德地圖概述中国主要城市交通分析报告Summary《中国主要城市交通分析报告》以高德交通大数据发布平台、大数据开放平台、阿里云 Maxcompute及相关数据挖掘支持为基础,描述城市交通现状、呈现演变规律、预测未来发展趋势,并专注拥堵成因及解决对策的硏究。本年报由高德地图联合“中国社会科学院社会学研究所”、“未来交通与城市计算联合实验室”、“阿里云”、“重庆交通大学蔡晓禹教授团队”、“山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室”、“华南理工大学林永杰团队”共同联合发布。高德地图愿开放数据与政府、企业、院校等研究机构合作,共建交通共同体。联合发布品贴A未来交通与城市计算联含实验室JOINT LABORATORYc】阿里云FOR FUTURE TRANSPORT AN URDAN COMPUTINI年度高德地圖编制说明中国主要城市交通分析报告Report description调研城市:361城+全国高速城市范围:选取城市的中心城区作为城市道路网评价范围,各城市中心城区范围是根据政府公开数据、交通岀行大数据、高德地图开放平台定位数据、交通出行大数据综合挖掘研判划定样本说明:交通评价中,公共交通车流独立区分计算数据呈现:采用“九宫格”指标综合评价和表征城市交通运行健康状况,其中“路网高峰行程延时指数”、“路网高峰拥堵路段里程比”、“骨干道路运行速度偏差率”、“路网高延时运行时间占比”四项指标已兼容公安部、中央文明办、住房和城乡建设部、交通运输部四部委、办联合印发《城市道路交通文明畅通提升行动计划(2017-2020)》的第三方评估标准。时间说明:全天06:0-22:00早高峰07:00-09:00晚高峰17:00-19:00常规说明无特殊说明,本报告统计时间均为2018年1月1日~2018年12月31日分析范围:50城选取361+城市和全国高速50个城市高德地圖编制说明年度中国主要城市交通分析报告Report description指标扩维:路网行程延时指数->九宫格矩阵->健康诊断全国二大堵点治理方案备网高延通勤拥堵时间(时运行时)(压力经济损失九宫格路网高峰常发拥缓行路矩阵空间(拥堵路段】(堵路段】段里程交通健康指数里程比里程比广州沿江西路效率路网高峰平均(珠江北岸-沿江西路)行程延时速度更新说明指数出行扩维:增加公共交通重庆鸿恩路群众艺术馆一鸿恩寺立交私家车公共交通目录Catalog01主要城市交通运行现状交通健康指数立体诊断城市交通畅通文明工程指标研究公共交通运行分析02年度城市出行标签年度出行盘点城市边界及核心区发展03城市交通病解决方案未来交通与城市计算联合实验室年度成果展堵点治理方案年度高德地圖中国主要城市交通分析报告01中国主要城市交通运行现状年度高德地圖中国主要城市交通分析报告“交通健康指数”立体诊断城市交通“交通健康指数”计算说明高德地amap. Cam随着城市交通复杂性增加和智能交通的飞速发展,单一指标的评价和诊断已不能满足我国交通运行的多样化。高德首创城市交通病诊断的综合性评价“交通健康指数”来全面刻画城市交通运行状况,该指数从时间、空间、效率的九项交通运行指标的综合评价,实现城市全方位立体化智慧运行诊断。该指数算法沿用国际通用的信息熵法客观确定评价指标权重(该方法在政府权威部门、社会经济、学术领域的各类报告中得到广泛普遍应用);同时,采用 TOPSIS正负理想解的计算进行排名,最终评分结果代表各城市九宫格指标与理想值之间的接近程度。“交通健康指数”越髙说眀离理想值越近,城市运行相对越健康;指数越低则说明多项指标距离理想值越远,相对越不健康。九项指标信息熵权重分配■权重确定方法—熵值法排名得分方法—TOPS|s1)各项指标运用最大最小值归一化处理,并考1)对于反向指标采用取倒数进行同向处理,然后进行数据规范化效率一骨干时间一路网虑指标的正反向进行调整2道路运行速高延时运行度偏差率,时间占比2)计算第项指标下第个样本值占该指标的比重刻率一高峰平为11.6%114%/时间-通勤2)利用欧式距离计算与最优最劣目标的距离,并乘以权重压力指数pp9.8%;{z;-x)2,D:(21-2)2效率一路网高时间一日拥3〕计算第j项指标的熵值行程延时捐数,10.7%堵经济损失e=-k∑p;lm(P;),=1,…,m3)计算各评价对象与最优方案的贴近程度空间一高峰12.6%缓行路段里空间一路网D:+D程比,98%高峰拥堵路4)计算信息熵冗余度空间一常发段里程比值越接近1,表示评价对象越优秀。在城市健康指薮中,所得结果即代表着该城市健康拥堵路段里10.3%d1=1程比5)计算各项指标权重水平与最优目标的接近百分比。15.2%d∑d最终计算各指标权重如左图所示。2018年度中国“交通健康城市”分布热力图高德地amap. Cam2018年度中国主要城市“交通健康指数”分布热力图地域分布来看■从数据分布来看,一线及省会等大型城市的“交通健康指数”相对普遍较低;其指数与城市均值线差距较远,处于亚健康状态全国50个主要城市中,长三角地区除上海外大部分城市“交通健康指数”相对较高,处于相对健康状态,珠三角的大部分城市指数较高,相对处于亚健康

运用C语言实现信号频谱分析，采用傅里叶变换原理对信号进行变换(Use C language to signal spectrum analysis using Fourier transform principle to transform the signal)

压缩包包括GA算法解决TSP的全部程序，非常简单好用，比其他上传的算法要简单好用的多，是用matlab写的。包含全部的城市测试数据和TSPLIB提供的最优路径。还包括一个TSP阅读器

该代码从polar信道编码到SC译码算法在BEC信道上进行全面仿真。仿真结果是基于不同码率的误块率。

该文档包括混沌时间序列预测模型研究硕士论文及预测模型的原型系统（Matlab编程），论文部分详细阐述了预测模型构建等方面研究。

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