通过加快数据读取速度应对大批量数据读入超时问题的研究

信息学奥赛旨在推动普及、开阔学生的视野、拓展学生的知识面、培养学生的计算思维.信息学奥赛题目中,经常会遇到一些大批量数据的读入问题,很多初学者使用scanf标准数据读入方法,发现数据还没有完全读入,就已经超出题目的运行时限,导致得分率很低.为此,需要探究解决读取数据时间过长的问题.     

宋起柱调研SMG、东方明珠,支持开展5G频道建设、移动融合业务建设合作

2月24日,中国广播电视网络有限公司董事长宋起柱在上海广播电视台、上海文化广播影视集团有限公司(SMG)、东方明珠新媒体股份有限公司(东方明珠)进行调研座谈。在座谈会上,东方明珠相关负责人介绍了东方有线整体经营管理情况、东方明珠筹备国网5G频道播出平台的建设方案。     

基于数据融合与迁移学习的学生表情识别研究

学生表情逐渐成为感知学生状态的重要途径,因此准确的识别学生表情因具有重要价值而受到广泛的关注.本文针对学生表情识别这一问题,提出基于数据融合与迁移学习的识别模型,该模型融合3个数据集,以解决学生表情数据缺乏与多样性问题,同时引入迁移学习来提升预测精度.在数据集及实际学生表情图像上的实验结果表明,本文提出的模型可以准确识别学生表情,提升了预测精度.     

动态限星算法对RTK定位的耗时改进

差分卫导实时动态定位(RTK)依靠 Kalman 滤波功能的实现，当滤波器阶数过高时，会带来计算量的激增，这就会影响定位的耗时。当运算平台能力有限却需要较低的计算时间耗时，动态限星算法能够有效地将 RTK 的计算耗时降低至合适的耗时需求。运动平台实测结果表明，动态限星算法优化后的 RTK 定位耗时较优化前减少了 50%。     

基于两步聚类和关联规则结合的推荐算法

在电子商务的浪潮中,互联网保险也蓬勃发展,传统的保险业务由线下转到线上。当互联网保险企业积累到一定量级的用户后,开始探索新的业务发展模式,如何有效挖掘已有的潜在会员,如何探索会员感兴趣的保险产品,如何为用户推荐个性化的个性化保险方案,是当前迫切需要解决的问题。基于此,本文探讨了基于两步聚类和关联规则结合的推荐算法,旨在提高关联规则的有效性,从而为互联网保险企业会员推荐最感兴趣的保险产品。     

电子文件完整性检测系统的设计与实现

对电子文件完整性检查的方法进行了研究.电子文件完整性检查主要是关注某个文件是否被更改.利用信息摘要函数强有力的加密机制,识别文件发生的微小变化,只要是入侵者成功的攻击导致文件任何改变,都能被电子文件完整性检测系统发现,从而保证了对电子文件的完整性检查.文章介绍了CRC32、MD5、SHA-1算法的C语言实现.     

重载校正视域下波束成形算法分析及实现

无线通信技术日新月异,而频谱资源相对有限,在面对持续增加的系统容量需求时形成不适应的局面,此背景下智能天线成为重要的突破口,其在提高频谱利用率以及扩容方面均具有显著的应用效果。智能天线深度整合阵列天线技术和阵列信号处理技术,波束控制能力更强,运行期间受外界干扰的概率较低,常见于通信、地质勘探等领域。波束是阵列处理的关键内容,现阶段已经成为彰显阵列信号处理的重要标志,其建立在各阵元加权的基础上,对其执行空域滤波操作,经过该处理机制后达到增强期望信号、提高稳定性的效果。文章则以宽带DDC信号波束成形技术为立足点,增添了重载校正模块,围绕其展开仿真和测试操作,实际结果表明该理论方法具有可行性,可作为同行的技术参考。     

价格传真

以往,MC推荐的大多都是针对游戏类的高性能PC配置,而对很多用户而言,他们对游戏性能需求不高,能够满足日常学习、工作、简单娱乐足矣。比如炒股、运行Photoshop或Office办公软件、能玩《CS:GO》之类的网游等。这类用户的需求明确,如果装机配置超过使用需求,会出现性能过剩,这其实是一种资金上的浪费。本期,我们将针对需求不高的用户带来一套高性价比的融合型配置和两款办公型笔记本电脑。其中,融合型配置的好处是既满足了日常使用需求又节约了装机成本。     

媒体融合视角下短视频剪辑技术分析

短视频剪辑技术是一种重要的媒体技术.随着媒体融合时代的到来,尤其是短视频平台的兴起,短视频剪辑技术得到越来越多短视频创作者的研究与运用.在媒体融合视角下,短视频剪辑技术愈发多元,成为对视频艺术的广泛探索.短视频属于视听传达的范畴,需要利用有趣的画面及精细的设计,以达到言之有物的境界.据此,为使短视频能够更加清晰、富有美感,必须利用短视频剪辑技术,对视频内容进行精炼和再创造,以达到传达艺术和适应市场的要求.基于此,在媒体融合视角下,探讨短视频剪辑技术的特点及原则,并以FFmpeg为基础进行实例分析,以供参考.     

具有良好时频性能的电力系统次同步振荡模态在线辨识算法

介绍了一种适用于电力系统次同步振荡在线监测的非平稳信号模态辨识算法,该算法综合了经典IIR窄带滤波器组算法及经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法的优点,利用次同步振荡分析获得的预知频率信息,对可能导致模态混叠的相邻模态做数字滤波器(Infinite Impulse Response,IIR)预处理,再经EMD获得无混叠的固有模态分量IMF1.该算法具有理想的窄带选频特性,且能够快速反映次同步振荡及机组扭振发生最初的时域过程,计算量很小,可用于现场在线提取SSO模态特征,有利于更好地实现对次同步振荡的稳定性判别及闭环控制、机组扭振保护等.最后,利用PSCAD产生的仿真数据及某电厂发生次同步振荡的现场数据验证了该算法的有效性.