数学建模资料-按模型分类整理的研赛论文3.zip

主题：数学建模资料 - 按照模型分类整理的中国研究生数学建模竞赛论文 本主题提供了根据中国研究生数学建模竞赛整理的一系列数学建模资料。这些论文按照模型分类进行组织，涉及优化、统计、模拟、预测等多种方法和技巧。这些资料旨在帮助参赛者在竞赛中更好地应用各种模型，以提升竞赛成绩。 这些资料适用于参加数学建模竞赛的大学生和指导教师，以及对数学建模感兴趣的学习者。通过阅读这些论文，学生可以深入了解各种模型的应用和实现方法，指导教师可以利用这些论文为学生提供案例分析和指导，帮助他们更好地理解和应用各种数学模型。此外，这些资料也适用于数学建模课程学习，以便学生结合实际案例来深入理解和掌握各种数学建模方法和技巧。 总之，本主题旨在为数学建模的学习者和实践者提供一份全面、分类清晰的参考资源，帮助他们更好地掌握和应用各种数学模型，提升数学建模的能力和水平。

数学建模资料 - 按照模型分类整理的研赛论文2

主题：数学建模资料 - 按照模型分类整理的研赛论文2 本主题提供了根据中国研究生数学建模竞赛整理的一系列数学建模资料。这些论文按照模型分类进行组织，涉及优化、统计、模拟、预测等多种方法和技巧。这些资料旨在帮助参赛者在竞赛中更好地应用各种模型，以提升竞赛成绩。 这些资料适用于参加数学建模竞赛的大学生和指导教师，以及对数学建模感兴趣的学习者。通过阅读这些论文，学生可以深入了解各种模型的应用和实现方法，指导教师可以利用这些论文为学生提供案例分析和指导，帮助他们更好地理解和应用各种数学模型。此外，这些资料也适用于数学建模课程学习，以便学生结合实际案例来深入理解和掌握各种数学建模方法和技巧。 总之，本主题旨在为数学建模的学习者和实践者提供一份全面、分类清晰的参考资源，帮助他们更好地掌握和应用各种数学模型，提升数学建模的能力和水平。

数学建模资料 - 按照模型分类整理的研赛论文1

主题：数学建模资料 - 按照模型分类整理的研赛论文1 本主题提供了根据中国研究生数学建模竞赛整理的一系列数学建模资料。这些论文按照模型分类进行组织，涉及优化、统计、模拟、预测等多种方法和技巧。这些资料旨在帮助参赛者在竞赛中更好地应用各种模型，以提升竞赛成绩。 这些资料适用于参加数学建模竞赛的大学生和指导教师，以及对数学建模感兴趣的学习者。通过阅读这些论文，学生可以深入了解各种模型的应用和实现方法，指导教师可以利用这些论文为学生提供案例分析和指导，帮助他们更好地理解和应用各种数学模型。此外，这些资料也适用于数学建模课程学习，以便学生结合实际案例来深入理解和掌握各种数学建模方法和技巧。 总之，本主题旨在为数学建模的学习者和实践者提供一份全面、分类清晰的参考资源，帮助他们更好地掌握和应用各种数学模型，提升数学建模的能力和水平。

数学建模资料-按照模型分类整理的国赛论文

本主题提供了根据中国大学生数学建模竞赛（国赛）整理的一系列数学建模资料。这些论文按照模型分类进行组织，涉及优化、统计、模拟、预测等多种方法和技巧。这些资料旨在帮助参赛者在竞赛中更好地应用各种模型，以提升竞赛成绩。 这些资料适用于参加数学建模竞赛的大学生和指导教师，以及对数学建模感兴趣的学习者。通过阅读这些论文，学生可以深入了解各种模型的应用和实现方法，指导教师可以利用这些论文为学生提供案例分析和指导，帮助他们更好地理解和应用各种数学模型。此外，这些资料也适用于数学建模课程学习，以便学生结合实际案例来深入理解和掌握各种数学建模方法和技巧。 总之，本主题旨在为数学建模的学习者和实践者提供一份全面、分类清晰的参考资源，帮助他们更好地掌握和应用各种数学模型，提升数学建模的能力和水平。

数学建模资料-按照模型分类整理的美赛论文

本主题提供了一系列按照模型分类整理的数学建模资料，主要是美赛论文，旨在帮助学习和实践数学建模的人更好地掌握和应用各种模型，提高建模能力和水平。这些资料涵盖了各种数学建模方法和技巧，包括优化、统计、模拟、预测等，方便用户研究和参考不同类型模型的应用。这些论文可以用于数学建模课程学习、竞赛准备和教学指导等场景。通过阅读这些论文，学生可以深入理解各种模型的应用和实现方法，提高自己的竞赛技能和策略，指导教师可以利用这些论文为学生提供案例分析和指导，帮助学生更好地理解和应用各种数学模型。总之，该主题为数学建模的学习者和实践者提供了一份全面、分类清晰的参考资源。

NLP 大语言模型的发展与现状分析 带领大家快速了解大语言模型的发展

内容概要：本文介绍了生成式大语言模型系列直播的第五期，主要讨论了预训练语言模型(PLM)的发展、Instruct tuning、RLHF等技术以及相关模型的性能和应用。 适用人群：对自然语言处理、人工智能和机器学习感兴趣的学者、研究人员和工程师。 使用场景及目标：本文档适用于学习和了解生成式大语言模型的发展、技术原理和应用场景。通过阅读本文档，读者可以了解到预训练语言模型的基本概念、各种技术的原理和优势，以及如何将这些技术应用于实际任务中。此外，本文档还提供了一些关于模型性能和扩展的思考，有助于读者深入理解生成式大语言模型的发展趋势和未来方向。 其他说明：本文档在介绍各种技术和模型时，尽量保持客观和中立的立场，同时提供了相关的参考文献和链接，方便读者进一步深入研究。此外，本文档还关注了生成式大语言模型的实际应用，如情感分析、文本分类、机器翻译等，以帮助读者更好地理解这些技术在实际问题中的应用价值。

大语言模型发展与现状分析

本次会议主要关注生成式大语言模型的发展与现状。文档介绍了自然语言处理(NLP)在人工智能皇冠上的“明珠”，并探讨了语义消歧、抽象语义表示分析、语义角色标注、词汇/句子/段落向量表示框架、框架语义分析、一阶谓词逻辑演算、自然语言等任务的相关知识。此外，还介绍了自然语言处理的范式转变，从2013年深度学习引入NLP领域开始，开启深度学习时代。随着时间的推移，出现了基于统计的句子建模、N-gram语言模型和Transformer等方法。 2018年，Transformer出现，NLP范式转换为预训练+具体下游任务的两阶段范式。本次会议还讨论了我们正在亲身经历的研究范式的转变：第二次范式转换，始于2020年至今，以GPT 3.0为代表的“自回归语言模型+Prompting”模式逐渐占据统治地位。涌现能力使得大语言模型能够完成越来越多的任务，如机器翻译、多语言翻译、金融投资、股票分析、情感分析等。 本次会议还介绍了生成式大语言模型的发展历程，包括基于统计的句子建模、N-gram语言模型和Transformer等方法。同时，还讨论了涌现能力的出现改变了语言模型的训练范式，使得大语言模型能够完成

C++实现演讲比赛流程管理系统

C++能力提高项目，巩固C++STL库知识，利用STL相关技术实现该项目。该项目可用作培训PPT。

C++实现职工管理系统

C++实现职工管理系统，巩固C++核心编程知识，包括多态、封装、继承的实现以及文件读写操作的巩固。资料为PPT形式可作培训使用。

C++实现通讯录管理系统，C++入门PPT

c++入门基础知识巩固，通讯录管理系统实现PPT。主要使用基础C++知识及struct结构体的使用。单文件实现功能。编译环境VS2022。