亚太近三年题目类型较为固定，A题为图像处理类题目；B题为纯优化类问题；C题为数据收集、分析、处理类题目。今年又加入了D题，偏优化类型题目，QUBO（二次无约束二元优化）模型题目。与每年妈杯D题相近。基于往年C题选题人数占总人数80%+，本次助攻初步暂定为C题提供两个版本，完全不同的解题思

目标本文旨在通过实现一个基础的逻辑回归分类模型，了解并应用逻辑回归模型，完成从数据加载、预处理到训练与评估的整个流程。通过使用Scikit-learn的逻辑回归模型，掌握如何进行模型训练与预测。学会评估模型性能，理解准确率、混淆矩阵及分类报告的含义。掌握混淆矩阵的可视化技术，

代码#构建分类随机森林分类器clf=RandomForestClassifier(n_estimators=10,random_state=42,max_depth=4)clf.fit(x_val,y_val)#对自变量和因变量进行拟合forfeatureinzip(x_feature,clf.feature_importances_):print(feature)('V1',0.0038989752714058486

首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns在上一章节中，我们重点探讨了聚类的可视化分析方法，帮助我们更好地理解数据之间的关系和结构。今天，我们将直接进入实际应用，使用聚类算法中的经典方法——k-means，对数据进行训练和预测。好的，我们直接开始。构建

importnumpyasnpimportpandasaspdimportsympyasspsp.init_printing(use_latex=True)fromscipy.integrateimportodeintimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['TimesNewRoman+SimSun+WFMSansSC']pl

有四个年龄组的鱼。该鱼类在每年后4个月季节性集中产卵繁殖。按规定，捕捞作业只允许在前8个月进行，每年投入的捕捞能力固定不变。单位时间捕捞量鱼各年龄组鱼群条数的比例称为捕捞强度系。使用只能捕捞3、4龄鱼的13mm网眼的拉网，其两个捕捞强度系数比为0.42：1。各年龄组鱼的自然死亡率

  

  

  

  

  

形态学图像处理(MorphologicalImageProcessing)前言‍本博客为个人总结数字图像处理一课所写，并给出适当的扩展和相应的demo。写博客跟做checkpoint​很像，毕竟个人还不能达到那种信手拈来的境界，忘了就是从零开始训练，这就令人有些头疼了。题外话说完，开始吧。‍Note:‍

我记得当初有写这个在某个地方啊==找不到了...就是一些二进制文件知识和exp中一些代码在libc中，就开始很常见的使用elf=ELF('/pwn')write_plt=elf.plt['write']......got.....got.........这两是用来查询[]内函数的plt和got的地址并赋值给左边变量，还有相似的main=elf.sym['mai

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt定义x的范围x=np.linspace(-10,10,400)创建一个图形和坐标轴plt.figure(figsize=(10,6))ax=plt.gca()循环绘制每条曲线colors=['r','g','b','c','m','y']#定

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D模拟高程数据（假设数据已经过某种方式插值或生成）这里我们创建一个简单的40x50网格，并填充随机高程值x=np.linspace(0,43.65,40)y=np.linspace(0,58.2,50)X,Y=np.meshgr

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt定义x的范围x=np.linspace(-5,5,400)计算三个函数的值y_cosh=np.cosh(x)y_sinh=np.sinh(x)y_half_exp=0.5*np.exp(x)创建图形和坐标轴plt.figure(figsize=(10,6))ax=plt.gca()绘制函数ax.plot(x,

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportcvxpyascpx=cp.Variable(6,pos=True)obj=cp.Minimize(x[5])a1=np.array([0.025,0.015,0.055,0.026])a2=np.array([0.05,0.27,0.19,0.185,0.185])a3=np.array([1,1.01,1.02,1.045,1.065])k=0.05

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.interpolateimportgriddatadeff(x,y):x2=x2return(x2-2*x)*np.exp(-x2-y2-x*y)x_min,x_max=-3,3y_min,y_max=-4,4num_points=1000x_random=np.random.uniform(x_min,x_max

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.interpolateimportinterp1d,PchipInterpolator,CubicSplinefromscipy.optimizeimportcurve_fitfromscipy.statsimportnormfile_path='7.17.xlsx'data=pd.rea

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportcurve_fit,leastsq,least_squaresfromscipy.constantsimportedefg(x,a,b):return(10*a)/(10*b+(a-10*b)*np.exp(a*np.sin(x)))a=1.1b=0.01x_values=np.

7.1点击查看代码#学号17importnumpyasnpimportscipy.interpolateasspiimportscipy.integrateasspi_integratedefg(x):return((3*x**2+4*x+6)*np.sin(x))/(x**2+8*x+6)x_values=np.linspace(0,10,1000)y_values=g(x_values)spline=

importnumpyasnpimportpandasaspdimportsympyasspsp.init_printing(use_latex=True)fromscipy.integrateimportodeintimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['TimesNewRoman+SimSun+WFMSansSC']pl

8.4点击查看代码#学号17importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.integrateimportsolve_ivpdefsystem(t,state):x,y=statedxdt=-x-ydydt=x-yreturn[dxdt,dydt]t_span=(0,30)y0=[1,0.5]sol=so

fromscipy.integrateimportodeintimportnumpyasnpimportpylabaspltnp.random.seed(2)#为了进行一致性比较，每次运行取相同随机数sigma=10;rho=28;beta=8/3;g=lambdaf,t:[sigma(f[1]-f[0]),rhof[0]-f[1]-f[0]f[2],f[0]f[1]-beta*f[2]]#定义微分方程组的右

importnumpyasnpimportpandasaspdimportsympyasspsp.init_printing(use_latex=True)fromscipy.integrateimportodeintimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['TimesNewRoman+SimSun+WFMSansSC']pl