Competitive Programming 项目技术文档
2024-12-28 21:26:09作者:魏侃纯Zoe
1. 安装指南
Competitive Programming 项目是一个开源的编程竞赛笔记本项目。下面将为您详细介绍如何安装该项目。
系统要求
- 操作系统:支持主流操作系统(Windows、Linux、macOS)
- Python版本:Python 3.x
安装步骤
- 克隆项目到本地
git clone https://github.com/SuprDewd/CompetitiveProgramming.git
- 进入项目目录
cd CompetitiveProgramming
- 安装依赖
pip install -r requirements.txt
- 检查安装是否成功
python main.py
如果看到相关信息输出,说明项目安装成功。
2. 项目的使用说明
Competitive Programming 项目主要用于记录和分享编程竞赛的笔记。以下是项目的基本使用方法:
- 运行主程序
python main.py
- 查看项目帮助文档
python main.py -h
- 查看竞赛题目
python main.py -l
- 查看竞赛题目详细内容
python main.py -d <题目ID>
3. 项目API使用文档
Competitive Programming 项目提供了一系列API接口,以便用户可以方便地获取和操作竞赛题目数据。以下是一些基本的API使用方法:
- 获取竞赛题目列表
import requests
response = requests.get("http://127.0.0.1:5000/api/v1/contests")
print(response.json())
- 获取竞赛题目详情
import requests
response = requests.get("http://127.0.0.1:5000/api/v1/contests/<题目ID>")
print(response.json())
- 添加竞赛题目
import requests
data = {
"title": "题目名称",
"content": "题目内容",
"difficulty": "难度等级"
}
response = requests.post("http://127.0.0.1:5000/api/v1/contests", json=data)
print(response.json())
- 更新竞赛题目
import requests
data = {
"title": "题目名称",
"content": "题目内容",
"difficulty": "难度等级"
}
response = requests.put("http://127.0.0.1:5000/api/v1/contests/<题目ID>", json=data)
print(response.json())
- 删除竞赛题目
import requests
response = requests.delete("http://127.0.0.1:5000/api/v1/contests/<题目ID>")
print(response.json())
4. 项目安装方式
Competitive Programming 项目提供了多种安装方式,用户可以根据自己的需求选择合适的安装方法。
1. 使用pip安装
pip install CompetitiveProgramming
2. 手动安装
- 克隆项目到本地
git clone https://github.com/SuprDewd/CompetitiveProgramming.git
- 进入项目目录
cd CompetitiveProgramming
- 安装依赖
pip install -r requirements.txt
- 运行主程序
python main.py
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
567
3.83 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
892
667
Ascend Extension for PyTorch
Python
376
445
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
349
200
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
778
暂无简介
Dart
798
197
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.13 K
271