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.     

作者须知

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基于MATLAB灰色Elman网络中长期电力负荷预测

良好的负荷预测模型能够精准且快速地计算预测值,有利于合理地规划分配电能,提升电网运行稳定性.基于MATLAB搭建灰色Elman网络电力负荷预测模型,参考安徽省淮南市"十三五"能源规划[1],以对淮南市进行中长期电力负荷预测为例,同时设置基于MATLAB搭建的Elman网络和灰色理论中的GM(1,1)模型为对照组进行对比仿真实验.提出灰色Elman网络相比对照组具有更高的运算精度,灰色Elman网络对比Elman网络有更好的训练效果.     

重磅揭晓:2020 年度“中国网络安全与信息产业金智奖”评选结果公布

2021年2月23日,由信息安全与通信保密杂志社、中国网络空间安全网主办,北京商用密码行业协会、中关村智能终端操作系统产业联盟协办的2020年度“中国网络安全与信息产业金智奖”评选结果正式公布。本届评选获得了参选企业的大力支持和业界同仁的广泛关注,在120余位专家评委、50余位媒体评委以及1000余位专业评委的参与和见证下,经过网络投票、媒体和专家终评等系列环节,最终产生了所有的奖项。     

玄武岩纤维布厚度的测定方法研究

总结了玄武岩纤维(BFRP)布厚度的两种定义,且分析了这两种厚度的差别及其不同的应用范围.随后给出了这两种厚度的不同测定方法,并采用该方法对市场上7组BFRP布产品的厚度进行测量试验,为市场规范BFRP布厚度的测定提供了参考依据和数据支持.     

气藏平均地层压力跟踪计算新方法

平均地层压力是产能评价和动态分析的基础，准确、快速获取平均地层压力对高效开发气藏意义重大。基于地层压力随时间变化的规律，分析了平均地层压力的变化规律。研究结果表明：平均地层压力等效点仅随时间发生改变，平均地层压力的下降速率等于或者近似等于井底流压的下降速率。从封闭弹性驱动气藏的物质平衡方程出发，考虑偏差系数和井底流压随平均地层压力的变化，推导建立了平均地层压力跟踪计算新方法，根据生产数据可迭代计算平均地层压力。方法验证结果显示，采气速度和采出程度共同影响模型的计算结果。应用实例表明，跟踪计算法与压力恢复试井和物质平衡法之间的相对误差均较小，满足工程计算精度要求，且跟踪计算法不需依托生产测试数据，节约了测试费用，避免了测试占产。     

主存高效的公交网络路径规划索引

在公交时间表下给定起始和目标站点,路径规划查询返回一组到达时间早和换乘次数少的帕雷托最优路径.现有的索引方法需要大量运行时内存.本文提出主存空间高效的索引方法(a-)PAINT.(a-)PAINT对每个站点v预计算一组标签,使得对于从站点s到站点d的查询可以通过匹配s和d相关的标签高效地生成查询结果的一条路径.PAINT对任意查询返回最优路径.a-PAINT只需要很小的预处理开销,但可能返回多一趟换乘的次优路径.用真实的公交时间表与模拟查询测试,PAINT具有合理的预处理开销.a-PAINT需要更少量的预处理开销,在大规模公交网络下准确率达90％.     

FE-SEA方法在平台支持船噪声预报中的应用

平台支持船由于作业需要通常配备有动力定位系统,其在侧推工况下舱室噪声超标较为严重。针对这个问题采用计算流体力学(CFD)方法,得到侧推螺旋桨作用在导管上的脉动压力,并将时域计算结果转换成噪声计算的激励条件。采用有限元(FE)与统计能量分析(SEA)混合方法建立船体中频段FE-SEA耦合模型并建立船体高频段SEA模型,对某65 m AHTS船侧推工况下全频段(63 Hz~8000 Hz)舱室噪声进行预报,分析该船噪声分布规律及主要影响因素。并建立起全船的SEA模型,在中频段对比SEA与FE-SEA两种方法得到的舱室声压级频谱曲线,验证了使用混合模型的必要性。     

网络招聘数据可视化系统的设计与实现

由于新冠肺炎疫情的影响,传统的线下招聘变为线上招聘,求职者的就业压力急剧增大。面对各大招聘网站中的海量信息,如何高效、直观地获取求职者想要的招聘信息是目前研究的热点。本文利用网络爬虫技术获取Boss直聘网的招聘数据,并用PHP设计实现相应的数据可视化系统。实验结果表明,该系统具有良好的扩展性能,在任何网络环境中,均能准确获取数据并显示结果。求职者通过此系统可以全面认识当前行业的招聘现状,对当代大学生的求职就业具有指导意义。     

基于改进遗传算法的计算机网络可靠性优化设计

计算机网络可靠性,是对计算机的性能进行综合性衡量的一项主要的指标,计算机网络的传统化系统具有庞大和复杂性质,同时容易受到众多方面不良因素的严重影响,对系统容易造成不稳定的现象,进而使整个网络面临极大风险.面对这种情况,在针对计算机网络进行设计方案的深入分析的基础上,对计算机网络可靠性的新型优化模型的实际建立以及网络成本的具体链路模型的建立进行结合.有效改进遗传算法的传统化繁殖方式,在对全局的收敛性做到保证的同时,对算法进行流畅性的提高.利用实验以及仿真有效验证了对遗传算法的有效改进使计算机的进一步优化要比模糊神经网络以及神经网络算法的方法有着明显的优势,使计算机网络可用性以及可靠性得到最大化,使网络错误出现率得以降低以及避免,不断优化计算机的一些网络性能.