全国国赛美赛研究生华为杯数学建模竞赛练习使用 学校选拔题目 1. 宾馆的收益是收益管理的基础和核心。本案例以某宾馆预订网站历史一年的宾馆间夜情况为依据，要求学生预测某酒店在2016年一月份每天的需求量。需要用数据挖掘技术和方法精准刻画宾馆的收益变动规律，对未来的宾馆收益进行精准预测。 2. 提供每一家宾馆在过去一年时间里每一天的收益，需要预测的宾馆id在表HtlPredList_new中，预测结果样例见sample_submission-30d.csv 使用python库

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以下是课程设计的要求：资源包中代码已将所有功能实现，同时资源包里面还有参考报告一份。 1. 读取网络上的一篇全英文文章，单词数100以上，统计26个字母和1个空格忽略标点符号和大小写字母出现一阶概率p(ai)，所有两个字母组合的概率p(aiaj)，最后分别计算其平均熵H1，H2。并比较大小，说明含义。 2. 利用第一部分的结果对所分析的文章，分别采用香农编码（学号被3除余1），按照单字母的方式进行无失真信源编码，给出编码表，并计算编码效率。 3. 利用第二部分所得到的编码表以及编码结果进行译码，并输出结果。

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本工作考虑将多技巧与高速公路网络相结合，实现交通流预测的准确性。 需要注意的是，需要根据requirements.txt文件中指示的包进行安装，才能正常的运行程序!!! 首先，使用conda创建一个虚拟环境，如'conda create traffic_flow'; 激活环境，conda activate traffic_flow; 安装环境，需要安装的环境已经添加在requirements.txt中，可以用conda安装，也可以使用pip安装，如：conda install tensorflow==1.12.0; 如果安装的是最新的tensorflow环境，也没问题，tensorflow的包按照以下方式进行导入即可：import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior（）; 点击 run_train.py文件即可运行代码。 需要注意的是，我们在tensorflow的1.12和1.14版本环境中都可以运行