3步搭建专属竞赛数据库:OIerDb完整部署指南
想要快速搭建一个专业的竞赛选手数据库吗?OIerDb作为中国信息学竞赛选手的权威数据库,提供了完整的开源解决方案。无论你是学校老师、竞赛教练还是编程爱好者,都能通过这个免费工具快速创建自己的选手信息管理系统。
什么是OIerDb?
OIerDb是一个专门为中国信息学奥林匹克竞赛(OI)选手设计的数据库系统。它收集整理了历年来各类重要竞赛的获奖数据,包括NOI、CTSC、APIO、WC等权威赛事。这个项目最大的优势在于其高度可定制性,你可以轻松将其改造为任何学科竞赛的获奖数据库。
该系统采用PHP+MySQL技术架构,提供了完整的Web界面,支持选手信息查询、学校排名统计、数据可视化展示等功能。
快速部署步骤
第一步:环境准备与源码获取
首先确保你的服务器环境支持PHP和MySQL。然后通过以下命令获取项目源码:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/oi/OIer
第二步:数据导入与配置
项目的数据处理流程非常清晰:
数据源文件:
model/data.txt- 包含所有获奖记录的CSV格式数据model/school_oped.txt- 学校合并信息及省份归属
核心处理脚本:
model/new_merger.py- 数据合并器,从原始数据生成标准格式model/school_merger_location.py- 学校地理位置处理工具
运行数据处理脚本:
cd model
python3 new_merger.py
第三步:Web服务配置
将on_server目录下的文件部署到你的Web服务器:
index.html- 主页面search.php- 选手查询接口school.php- 学校信息查询rank.php- 排名展示页面
配置数据库连接信息,将生成的CSV数据导入MySQL数据库,即可完成部署。
核心功能特色
智能数据整合
系统内置了强大的学校名称合并功能,能够自动识别同一所学校的不同名称变体。比如"江苏省苏州中学"、"江苏省苏州中学校"、"苏州中学"都会被正确归类。
多维排名系统
OIerDb采用科学的评分算法,综合考虑了比赛类型、年份、排名等多个因素:
- 比赛权重:NOI(1.0)、NOI D类(0.75)、CTSC(0.6)、WC(0.5)、APIO(0.4)
- 时间衰减:越近的比赛成绩权重越高
- 排名转换:根据参赛人数动态调整分数计算
完整可视化展示
系统提供了丰富的数据可视化功能:
- 选手个人成绩趋势图
- 学校历年获奖统计
- 地区竞赛实力分析
实际应用场景
学校教学管理 教师可以通过系统追踪学生的竞赛成长轨迹,为教学规划提供数据支持。
竞赛培训参考 培训机构和教练可以分析历年获奖数据,制定更有针对性的训练方案。
个人学习规划 学生可以查询前辈的成长路径,为自己制定合理的学习目标。
数据覆盖范围
系统包含了2009年至今的完整竞赛数据:
- NOI全国信息学奥林匹克竞赛
- CTSC国际信息学奥林匹克中国队选拔赛
- APIO亚洲与太平洋地区信息学奥林匹克
- WC全国青少年信息学奥林匹克冬令营
- NOIP全国青少年信息学奥林匹克联赛
所有数据都经过严格校对和整理,确保信息的准确性和完整性。
开始你的数据库之旅
现在你已经了解了OIerDb的强大功能和简单部署流程。无论你是想要为学校建立竞赛档案,还是希望分析选手成长规律,这个开源项目都能为你提供完美的解决方案。
立即开始搭建你的专属竞赛数据库,开启数据驱动的竞赛管理新时代!
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0211
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0135
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
GLM-5.2智谱开源 GLM-5.2,这是针对长文本任务的最新旗舰模型。相较于前代产品 GLM-5.1,它在长文本任务处理能力上实现了显著飞跃,并且首次在稳定的 100 万 token 上下文中提供这一能力。Jinja00
SwanLab⚡️SwanLab - an open-source, modern-design AI training tracking and visualization tool. Supports Cloud / Self-hosted use. Integrated with PyTorch / Transformers / LLaMA Factory / veRL/ Swift / Ultralytics / MMEngine / Keras etc.Python00
tiny-universe《大模型白盒子构建指南》:一个全手搓的Tiny-UniverseJupyter Notebook03
