建模大赛编程内容通常包括以下几个方面：
编程语言的选择
常见编程语言包括Python、MATLAB、C++、Java等。选择一门适合你的语言，并学习其基本语法和特性。
数学库和工具的熟悉
掌握数学建模中常用的数学库和工具，如NumPy、SciPy、Pandas等。这些库提供了许多数学函数和操作，能方便你进行数学计算和分析。
确定编程任务
根据数学建模的要求，确定需要实现的具体编程任务。这可能包括数据的读取和处理、数学模型的编写、模型的求解和优化等。
设计算法和数据结构
根据数学模型的特点和需求，设计相应的算法和数据结构。选择合适的算法可以提高程序的运行效率和准确性。
编写代码
根据你的算法和数据结构设计，开始编写代码。合理的组织代码结构，使用注释和命名规范来增加程序的可读性。
测试和调试
编写完成后，进行测试和调试，确保程序的正确性。通过输入不同的数据和情况，检验程序的输出是否符合预期。
优化和改进
对于效率低下或存在问题的代码，进行优化和改进。可以使用一些技巧和方法，如向量化计算、并行计算等，提高程序的性能。
提交和演示
准备好最终的程序版本，并按照比赛要求进行提交。在比赛中可能还需要进行口头报告或演示，以展示你的成果。
示例代码（Python）
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt
数据预处理
读取数据
data = pd.read_csv（'data.csv'）
X = data[['feature1', 'feature2']]
y = data['target']
划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split（X, y, test_size=0.2, random_state=42）
模型实现
建立线性回归模型
model = LinearRegression（）
model.fit（X_train, y_train）
预测
y_pred = model.predict（X_test）
结果分析
计算均方误差
mse = mean_squared_error（y_test, y_pred）
print（f'Mean Squared Error: {mse}'）
数据可视化
plt.scatter（X_test, y_test, color='blue', label='Actual'）
plt.plot（X_test, y_pred, color='red', label='Predicted'）
plt.xlabel（'Feature1'）
plt.ylabel（'Target'）
plt.legend（）
plt.show（）
```
建议
理解问题：仔细阅读问题描述，了解问题的背景和要求，明确问题的关键信息和目标。
建立数学模型：将问题抽象化，建立数学模型。选择合适的数学方法，建立相应的方程或算法。
编程实现：将模型转化为计算机可以识别和运算的程序代码。注意代码的可读性和效率，保证程序的正确性和稳定性。
验证和优化：通过测试数据来验证程序的正确性和准确性，并进行性能和效率的优化。
通过以上步骤和技巧，你可以更好地准备和完成建模大赛的编程任务。