1.数学建模竞赛中有什么作弊方式
2.3d稀疏卷积——spconv源码剖析（五）
3.代码编程期货量化交易系统代开发策略（Python天勤）

数学建模竞赛中有什么作弊方式

       数学建模竞赛的源码代写变色龙均线系统指标源码作弊问题，其实一直以来都有人想各种办法进行遏制，源码代写尽管永远不能彻底杜绝各种作弊现象，源码代写但是源码代写毕竟能尽量保持数学建模竞赛的公平性。总之一句话：抵制作弊，源码代写永远在路上。源码代写

广义上数学建模的源码代写作弊分为四种：一、抱大腿；二、源码代写寻求队外人员指导；三、源码代写论文抄袭；四、源码代写论文代写代做。

       首先说第一种，抱大腿。其实严格来讲这种情况并不能算作弊，超级系统源码包但是抱大腿毕竟可以使一些水平低下的人获取短期利益，容易产生不公平，尽管不违规，但打酱油者的存在对队伍本身也是一种摧残。预防措施：与跟自己水平相当的人组队。

       然后说第二种，竞赛期间与队外人员交流，这是数学建模竞赛中最为普遍的现象。按照规定，指导老师是不能在比赛期间指导队伍的。但大多数学校并不遵守这一规则，指导老师往往参与其中，尽管参与程度有所不同，但或多或少影响了公平性，都是要抵制的。

       其实，在大多数高水平院校，指导老师对学生的代刷源码正版指导几乎为0，最终看的还是自己的水平。但是一些水平相对较低的学校，基本上是一个老师指导一个队，老师做的有时候甚至比学生都多。

       其次是第三种，论文抄袭现象由来已久，也是最原始的作弊现象之一，但是近几年国赛成功地利用论文查重技术将此类论文拒之门外。

       最后是第四种，论文代写是很严重的学术不端行为。作为长期混迹数模圈的我，对于那些代做的水平真的不敢恭维，很多自己都没拿过什么奖，就去代做，有的人完全是骗钱的，根本不会给你认真写论文。因此，考自己的抵扣价公式源码水平拿奖才是王道。

       无论国赛还是美赛，在提交论文时都要提交一份签名的保证书，确定遵守比赛规则。尽管这份保障十分无力，但在道德上也是有一定约束力的。近几年，国赛在防止作弊方面做得非常到位，论文查重防止了过分摘抄文献和相互抄袭；论文答辩可以在某种程度上遏制论文代写；提交论文源代码，可以防止论文结果造假。

       尽管还是有一些漏洞可钻，但整体已经比较规范。相比而言，美赛就比较自由开放，尽管也明确反对作弊，但估计是出于成本考虑，没有任何实质性的措施。

       最后，我想说两个比赛，原神源码泄露一个是登峰杯的中学生数学建模竞赛（决赛），另一个是SAS中国高校数据分析大赛（初赛和决赛）。这两个比赛，都是在固定机房参赛，有监考老师，其中SAS大赛还断掉互联网，能够展示真正的学生水平。

       对于数学建模竞赛，完全把学生限制在机房参赛肯定失去了原本的本质。但我觉得也可以做成两轮赛制。初赛仍采用通讯竞赛，选拔决赛队伍。决赛采用封闭赛事，大家公平地再比一次，这样，可以大大提高数学建模奖项的含金量，降低偶然性。

3d稀疏卷积——spconv源码剖析（五）

       介绍在构建的Rulebook指导下执行特定的稀疏卷积计算，关注于类SparseConvolution，其代码位于spconv/conv.py。

       Fsp.indice_subm_conv和Fsp.indice_conv经过spconv/functional.py中的SubMConvFunction和SparseConvFunction对象转换，最终会调用spconv/ops.py模块中的indice_conv等函数。

       专注于子流线卷积接口：indice_subm_conv，其代码位于spconv/functional.py。

       通过Python接口调用底层C++函数可能不够直观，因此使用torch.autograd.Function封装算子底层调用，该类表示PyTorch中的可导函数，具备前向推理和反向传播实现时，即可作为普通PyTorch函数使用。

       值得注意的是，Function类在模型部署中具有优势，若定义了symbolic静态方法，此Function在执行torch.onnx.export()时，可依据symbolic定义规则转换为ONNX算子。

       apply方法是torch.autograd.Function的一部分，此方法负责在前向推理或反向传播时的调度工作。通过将indice_subm_conv = SubMConvFunction.apply简化为indice_subm_conv接口，简化了算子使用，屏蔽了SubMConvFunction的具体实现。

       SubMConvFunction的前向传播方法forward调用spconv/ops.py的indice_conv函数。在src/spconv/all.cc文件中，通过PyTorch提供的OP Register对底层C++API进行注册。

       通过torch.ops.load_library加载.so文件，使用torch.ops.spconv.indice_conv调用src/spconv/spconv_ops.cc文件中的indiceConv函数。

       深入探索src/spconv/spconv_ops.cc文件中的indiceConv函数。

       代写部分代码内容...

代码编程期货量化交易系统代开发策略（Python天勤）

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