摘要：
1.每个成员在冲刺阶段的问题? 每一个成员在该阶段的时候更能发挥 主观能动性，不需要PM每天布置具体的任务，而是能够自主地根据自己的时间和进展安排每日的工作；另一方面，大家更加富有创造性，对于iLifer的某一个功能，能够自主地设计具体的实现，而不是照搬原来的实现。 2. 团队在beta 阶段吸取了 阅读全文
摘要：
WPS Office是一款功能强大、易用性高的办公软件，广受用户好评。它不仅可以满足用户在日常工作中的文字编辑、表格制作、演示文稿制作等需求，还具备多种实用的功能和工具，如文档云存储、PDF转换等。尽管WPS Office在市场上有着很高的占有率，但其仍有提升的空间。以下是我对WPS Office的 阅读全文
摘要：
（1）线性规划应用案例的求解 % 构造线性规划模型 f = [-1500; -1200; -1800]; A = [450, 600, 900; 35, 25, 30; 400, 400, 300]; b = [63000; 3300; 33000]; lb = [0; 0; 0]; % 调用lin 阅读全文
摘要：
首先，根据目标函数，我们计算其梯度和海森矩阵： syms x1 x2; f = 100*(x2 - x1^2)^2 + (1 - x1)^2; grad_f = gradient(f, [x1, x2]); grad_f_fun = matlabFunction(grad_f); hes_f = h 阅读全文
摘要：
首先，我们需要根据目标函数计算梯度和海森矩阵。使用MATLAB计算得到： syms x1 x2; f = 100*(x2 - x1^2)^2 + (1 - x1)^2; grad_f = gradient(f, [x1, x2]); hes_f = hessian(f, [x1, x2]); gra 阅读全文
摘要：
这是一个无约束优化问题，可以使用最速下降法（也称负梯度法）求解。按照要求，我来给出MATLAB代码：、 % 定义目标函数 f = @(x) 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2; % 最速下降法求解 % 设定初始点和迭代终止准则 x0_list = [-2, 2; -3, 阅读全文
摘要：
封装好的golds函数： function [xm,fm,aList,bList,alList,akList] = golds(f,a,b,tol) % f: 待优化的目标函数 % a,b: 初始区间 % tol: 精度要求 % xm,fm: 最优解和相应的最优函数值 % 黄金分割比例 r = (s 阅读全文
摘要：
import sys from PyQt5.QtGui import QIcon from PyQt5.QtWidgets import QApplication,QWidget,QPushButton if __name__=='__main__': app=QApplication(sys.ar 阅读全文
摘要：
import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication,QWidget,QLineEdit,QLabel,QPushButton if __name__=='__main__': app=QApplication(sys.argv) w=QWidget 阅读全文
摘要：
import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication,QWidget,QLabel if __name__=='__main__': app=QApplication(sys.argv) w=QWidget() #创建一个Lable（纯文本），在创建 阅读全文