这是我的第一篇博客。
今后我会将我的学习心得和总结在这里发布，与大家共享，共勉。
新手博客，开博立言_Youcans2021
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Python数模笔记-PuLP库（2）线性规划进阶
1、基于字典的创建规划问题
上篇中介绍了使用 LpVariable 对逐一定义每个决策变量，设定名称、类型和上下界，类似地对约束条件也需要逐一设置模型参数。在大规模的规划问题中，这样逐个定义变量和设置模型参数非常繁琐，效率很低。P…
qt坐标系统与布局的简单入门
qt坐标系统
qt坐标系统比较简单
button.setGeometry(20,20,100,100);
上面的代码把按钮显示为父窗口的20,20处宽度为100，高度为100
接下去是布局
qt里面布局需要加入<QLayout.h>这个头文件。
qt里面垂直布局
qt里面的垂直布局…
Python数模笔记-PuLP库（1）线性规划入门
1、什么是线性规划
线性规划（Linear programming），在线性等式或不等式约束条件下求解线性目标函数的极值问题，常用于解决资源分配、生产调度和混合问题。例如：
max fx 2*x1 3*x2 - 5*x3
s.t. x1 3*x2 x3 < 1…
Python数模笔记-PuLP库（3）线性规划实例
本节以一个实际数学建模案例，讲解 PuLP 求解线性规划问题的建模与编程。
1、问题描述 某厂生产甲乙两种饮料，每百箱甲饮料需用原料6千克、工人10名，获利10万元；每百箱乙饮料需用原料5千克、工人20名，获利9万元。 今工…
Python数模笔记-模拟退火算法（1）多变量函数优化
1、模拟退火算法
模拟退火算法借鉴了统计物理学的思想，是一种简单、通用的启发式优化算法，并在理论上具有概率性全局优化性能，因而在科研和工程中得到了广泛的应用。 退火是金属从熔融状态缓慢冷却、最终达到能量最低的平衡态的过程。模拟退…
Python数模笔记-模拟退火算法（2）约束条件的处理
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…
Python数模笔记-模拟退火算法（3）整数规划问题
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…
数据结构之算法特性及分类
数据结构之算法特性及分类
算法的特性 1.通用性。2.有效性。3.确定性4.有穷性。基本算法分类 1.穷举法顺序查找K值2.回溯,搜索八皇后，树和图遍历3.递归分治二分查找K值，快速排序，归并排序。4.贪心法Huffman编码树，最短路Dijkstra…
Python数模笔记-模拟退火算法（4）旅行商问题
1、旅行商问题(Travelling salesman problem, TSP)
旅行商问题是经典的组合优化问题，要求找到遍历所有城市且每个城市只访问一次的最短旅行路线，即对给定的正权完全图求其总权重最小的Hamilton回路：设有 n个城市和距离矩阵 D[dij]࿰…
Python数模笔记-StatsModels 统计回归（1）简介
1、关于 StatsModels
statsmodels（http://www.statsmodels.org）是一个Python库，用于拟合多种统计模型，执行统计测试以及数据探索和可视化。 欢迎关注 Youcans 原创系列，每周更新数模笔记
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Python数模笔记-StatsModels 统计回归（2）线性回归
1、背景知识
1.1 插值、拟合、回归和预测
插值、拟合、回归和预测，都是数学建模中经常提到的概念，而且经常会被混为一谈。
插值，是在离散数据的基础上补插连续函数，使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。 插值是离散函数…
Python数模笔记-StatsModels 统计回归（3）模型数据的准备
1、读取数据文件
回归分析问题所用的数据都是保存在数据文件中的，首先就要从数据文件读取数据。
数据文件的格式很多，最常用的是 .csv，.xls 和 .txt 文件，以及 sql 数据库文件的读取 。 欢迎关注 Youcans 原创系列，每…
神经网络反向传导算法
假设我们有一个固定样本集 ，它包含 个样例。我们可以用批量梯度下降法来求解神经网络。具体来讲，对于单个样例 ，其代价函数为： 这是一个（二分之一的）方差代价函数。给定一个包含 个样例的数据集ÿ…
Python数模笔记-StatsModels 统计回归（4）可视化
1、如何认识可视化？
图形总是比数据更加醒目、直观。解决统计回归问题，无论在分析问题的过程中，还是在结果的呈现和发表时，都需要可视化工具的帮助和支持。
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