摘要：
对偶单纯形法是从对偶可行性逐步搜索出原始问题最优解的方法。由线性规划问题的对偶理论，原始问题的检验数对应于对偶问题的一组基本可行解或最优解；原始问题的一组基本可行解或最优解对应于对偶问题的检验数；原始问题约束方程的系数矩阵的转置是对偶问题约束条件方程的系数矩阵。所以，在求解常数项小于零的线性规划问题 阅读全文
摘要：
灵敏度分析（Sensitivity Analysis）是线性规划的一个重要部分，用于研究在模型参数发生变化时，最优解和目标函数值的变化情况。它能够识别和评估参数变动对解的影响，从而帮助决策者了解模型的稳定性及其对不同条件变化的反应。例如，通过灵敏度分析，决策者可以确定在什么范围内，目标函数系数、约束 阅读全文
摘要：
微软Excel在引入对Python的支持后，极大地扩展了其数据处理和分析能力。通过整合Python，用户不仅可以利用Excel强大的表格处理功能，还能借助Python的编程优势进行复杂的数据分析、自动化任务和高级可视化。Python的丰富库，如Pandas、NumPy、Matplotlib和Seab 阅读全文
摘要：
Python 在办公自动化中，尤其是处理 Word 文档时，能够显著提升工作效率和准确性。通过编写脚本，Python 可以自动完成许多繁琐的任务，以下是一些常见的应用场景：合并多个 Word 文件，在许多企业环境中，需要将多个报告、合同或其他文档合并为一个统一的文件。Python 脚本可以遍历一个目 阅读全文
摘要：
文档格式自动化是一个非常繁琐但又不可或缺的工作，尤其是在特定场景中，例如每年毕业季的论文排版。在毕业季，学生们需要提交符合严格格式要求的毕业论文，这些要求通常包括封面格式、目录、标题格式、页眉页脚、行间距、段前段后距离、引用格式等。手动调整这些格式不仅耗时，而且容易出错。每个细节都可能影响最终的排版 阅读全文
摘要：
在Word排版中，许多繁琐的功能，如文本格式设置、段落对齐、表格操作和图片插入，常常消耗大量时间和精力。借助Python自动化处理，这些任务变得更加高效，python-docx 库为我们提供了极大的帮助。通过该库，可以轻松读取和学习现有文档的样式和格式，并将其应用到新的文档中。这样，用户可以自动化地 阅读全文
摘要：
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。该算法的灵感来自于人脑的一部分，即视觉皮层。视觉皮层是人脑的一部分，负责处理来自外界的视觉信息。它有不同的层，每一层都有自己的功能，即每一层从图像或任何视 阅读全文
摘要：
sklearn.neural_network 是 scikit-learn 库中的一个模块，提供了创建和训练神经网络模型的工具。scikit-learn 是一个广泛使用的 Python 机器学习库，以其简洁性和高效性著称。该库的设计理念是通过简洁的接口和高效的实现，使用户能够快速构建和应用机器学习模 阅读全文
摘要：
Q-learning是一种基于值迭代的强化学习（Reinforcement Learning, RL）算法，主要用于在给定环境中学习一个策略，使得智能体（agent）能够在与环境交互的过程中获得最大累计奖励。它通过学习一个状态-动作值函数（Q函数）来指导智能体的行为选择，适用于各种离散状态和动作的任 阅读全文
摘要：
在机器学习中，我们非常关心模型的预测能力，即模型在新数据上的表现，而不希望过拟合现象的的发生，我们通常使用正则化（regularization）技术来防止过拟合情况。正则化是机器学习中通过显式的控制模型复杂度来避免模型过拟合、确保泛化能力的一种有效方式。如果将模型原始的假设空间比作“天空”，那么天空 阅读全文