1、整数规划问题 整数规划问题在工业、经济、国防、医疗等各行各业应用十分广泛，是指规划中的变量（全部或部分）限制为整数，属于离散优化问题（Discrete Optimization）。 线性规划问题的最优解可能是分数或小数。但很多实际问题常常要求某些变量必须是整数解，例如：机器的台数、工作的人数或装 ...
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2021-05-04 16:14:02
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# 闭包 def outer(x): print('outer:',x) def inner(): print('inner:', x) return inner # 外部函数return的一定是内部函数的函数名 def a(x): print('a:',x) def b(y): print('b: ...
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2021-05-04 16:12:49
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Numpy实现多项式曲线拟合 这里可以对比matlab中的拟合方式看看matlab拟合函数的三种方法，和第一种方式很像 问题定义：对于一堆数据点(x, y)，能否只根据这些数据，找出一个函数，使得函数画出来的曲线和原始数据曲线尽量匹配？ 多项式拟合问题：任何可微连续的函数，都可以用一个N次多项式来估 ...
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2021-05-04 16:08:17
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Ansible快速入门# 介绍# Ansible是一款简单的运维自动化工具，只需要使用ssh协议连接就可以来进行系统管理，自动化执行命令，部署等任务。 Ansible的特点 1、ansible不需要单独安装客户端，也不需要启动任何服务2、ansible是python中的一套完整的自动化执行任务模块3 ...
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2021-05-04 16:06:24
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np.ones() numpy.zero()和ones一样，只不过一个生成都为1的矩阵，一个都为0 在官方的API文档中，对于np.ones的叙述如下： numpy.ones(shape, dtype=None, order='C', *, like=None) 通俗理解就是： shape参数 产生 ...
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2021-05-04 16:05:02
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import os # os.mkdir("n1") # 创建目录 # 创建文件 # with open('1.txt',mode='w') as file: # file.write('11111') # os.mknod("n1.txt") # 创建文件,windows上面不支持，linux中支 ...
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2021-05-04 15:43:42
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1、最优化与线性规划 最优化问题的三要素是决策变量、目标函数和约束条件。 线性规划（Linear programming），是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的优化方法，常用于解决利用现有的资源得到最优决策的问题。 简单的线性规划问题可以用 Lingo软件求解，Matlab、Python 中 ...
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2021-05-04 15:39:35
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Numpy实现K折交叉验证的数据划分 本实例使用Numpy的数组切片语法，实现了K折交叉验证的数据划分 背景：K折交叉验证 为什么需要这个？在机器学习中，因为如下原因，使用K折交叉验证能更好评估模型效果： 样本量不充足，划分了训练集和测试集后，训练数据更少； 训练集和测试集的不同划分，可能会导致不同 ...
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2021-05-04 15:39:17
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解包： d = {"username":"admin","password":"123456"}print(d.items())# [('username', 'admin'), ('password', '123456')]for k,v in d.items(): print(k,v）递归 #函 ...
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2021-05-04 15:37:45
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python中字符串的格式化。 1、format 位置参数 >>> "{0} and {1}".format("aaa","bbb") 'aaa and bbb' >>> "{0},{1} and {2}".format("aaa","bbb","ccc") 'aaa,bbb and ccc' 关键 ...
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2021-05-04 15:30:38
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