首页 星云 工具 资源 星选 资讯 热门工具
:

PDF转图片 完全免费 小红书视频下载 无水印 抖音视频下载 无水印 数字星空

全国大学生数学竞赛真题

行业研究 4.44MB 22 需要积分: 1
立即下载

资源介绍:

全国大学生数学竞赛真题(2009-2023)非数学专业 初赛试题(含答案)

资源文件列表:

非专业组.zip 大约有19个文件
  1. 非专业组/10-2018非数学类答案.pdf 201.66KB
  2. 非专业组/11-2019非数学预赛试题解答.pdf 451.92KB
  3. 非专业组/12-20201106初赛试题解答(终稿).pdf 371.56KB
  4. 非专业组/13-2021非数学类初赛试题(补赛)_参考解答.pdf 339.7KB
  5. 非专业组/13-2021非数学类初赛试题(正赛)_参考解答.pdf 338.26KB
  6. 非专业组/14-2022年竞赛初赛试题(非数学类)解答.pdf 246.41KB
  7. 非专业组/15-2023届初赛非数学类A试题参考答案.pdf 375KB
  8. 非专业组/15-2023届初赛非数学类B试题参考答案.pdf 372.01KB
  9. 非专业组/15届初赛数学A试题参考答案.pdf 433.25KB
  10. 非专业组/15届初赛数学B试题参考答案.pdf 415.73KB
  11. 非专业组/1-第一届非数学专业竞赛试题10.04.03_answer.pdf 140.06KB
  12. 非专业组/2-第二届全国大学生数学竞赛预赛试卷非数学类参考答案及评分标准.pdf 232.8KB
  13. 非专业组/3-第三届全国大学生数学竞赛预赛试卷评分标准-非数学类.pdf 117.01KB
  14. 非专业组/4-第四届全国大学生数学竞赛预赛(非数学类)试题评分标准.pdf 136.14KB
  15. 非专业组/5-第五届非数学类预赛参考答案.pdf 346.75KB
  16. 非专业组/6-第六届数学竞赛预赛_非数学专业)答案.pdf 72.23KB
  17. 非专业组/7-第七届全国大学生数学竞赛非数学类预赛答案(非数学类专业答案).pdf 185.2KB
  18. 非专业组/8-2016年试题(非数学类)参考答案.pdf 319.41KB
  19. 非专业组/9-2017年预赛参考答案.doc 342.5KB
0评论
提交 加载更多评论
其他资源 在ADS中使用传输端口参数构建理想元器件模型-以3dB电桥为例-工程文件
下载前务必先阅读:https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/success/141306669 在实际进行电路系统理论分析时,我们往往需要用到一些十分理想化的器件来进行模拟,例如无限带宽且没有损耗的功分器、无限带宽的3dB电桥等等。这些主要是在理想的架构理论仿真中使用。 在ADS中,不是所有的微波器件都提供了理想模型,但是提供了基于传输端口参数(S、Z、Y)的器件模型,我们可以通过给定矩阵参数,自定义器件的行为,非常好用。
计组ppt计组ppt计组ppt计组ppt
计组ppt计组ppt计组ppt计组ppt
计组ppt计组ppt计组ppt计组ppt 计组ppt计组ppt计组ppt计组ppt 计组ppt计组ppt计组ppt计组ppt
haxm-windows-v7-8-0.zip
.NET\C# MAUI开发模拟器加速haxm
orangefox-cepheus-stable@r11.0_3.zip
orangefox-cepheus-stable@r11.0_3.zip
计算机二级Python基础知识PPT(嵩天)
计算机二级Python基础知识PPT(嵩天)
计算机二级Python基础知识PPT(嵩天) 计算机二级Python基础知识PPT(嵩天) 计算机二级Python基础知识PPT(嵩天)
NVIDIA NIM平台一小时手撕RAG与多模态智能机器人
本项目借助 Nvidia NIM 平台实现RAG智能对话机器人,以及智能图表分析机器人。
NVIDIA NIM平台一小时手撕RAG与多模态智能机器人
2023最新UI酒桌喝酒游戏小程序源码+流量主
2023最新UI酒桌喝酒游戏小程序源码 娱乐小程序源码 带流量主 修改增加了广告位,根据文档直接替换,原版本没有广告位 直接上传源码到开发者端即可 通过后改广告代码,然后关闭广告展示提交,通过后打开即可 无广告引流 流量主版本的(配合流量主搭建)
MATLAB汉字定位检测识别(课设项目)
汉字定位检测是指在一张图片中准确地定位并检测出所有汉字的位置。这个任务通常是在图像识别和文字识别领域中使用的一种技术。 汉字定位检测一般包括以下几个步骤: 1. 图像预处理:对输入的图像进行一系列的预处理操作,如降噪、灰度化、二值化等,以便更好地提取汉字的特征。 2. 特征提取:通过使用各种特征提取方法,如边缘检测、轮廓分析等,从预处理后的图像中提取出汉字的特征。 3. 汉字定位:根据提取出的特征,采用一定的算法和模型对图像中的汉字位置进行定位。常用的方法有基于模板匹配、基于物体检测算法等。 4. 汉字识别:在定位出汉字的位置后,需要对汉字进行识别。常用的方法是使用机器学习或深度学习模型进行训练和分类。 5. 检测结果输出:将定位和识别的结果输出,通常以标记汉字位置或输出文字的形式展示。 汉字定位检测在很多应用中都有广泛的应用,如自动化办公、车牌识别、人脸识别等。它可以提高图像识别和文字识别的准确性和效率,使得计算机能够更好地理解和处理汉字信息。