利用python处理线性规划问题linprog函数基本例题例题1例题2典型例题例一：生产决策问题例一：生产决策问题（例题和部分解答思路来自清风老师）linprog函数导入模块fromscipy.optimizeimportlinprog函数功能Linearprogramming:minimizealinearobjectivefun

在一元线性回归中，我们使用最小二乘法估计出k与b，这其实就是一个求拟合函数的过程。当一元扩展到多元，我们也可以用最小二乘的思想估计出参数目录一、最小二乘法二、将最小二乘法视为最值问题1.利用有约束的fmincon函数（1）定义目标函数（2）进行求解2.利用无约束最小值函数（1）利用fminsearch

EndingTimeOctet【八重终结】Phase4InfernoCombusts【狱火焚天】PVonBilibiliPart1联合动画Part1Part2完整音乐涉及AUMurderTimeTrioFormerTimeTrioKarmaticTimeTrioChaoticTimeTrioPhase3ChaoticTimeTrioPhase4归冢余妄个人曲传说之下

E求一条树上的路径，使得走遍整棵树花费最小。我们容易发现树上的某条简单路径只需走一次，除此之外所有的路径都需要走两次，那么显而易见，我们需要求树的直径，之后将剩余的路径权值和乘二加上直径权值就可以。F数学题，对于数学题而言，个人感觉时间复杂度的计算对于题目的求解非常重

二极管导通原理二极管一般是由P型半导体和N型半导体结合而成，如下所示P型半导体掺入大量3价原子，形成大量空穴，N型半导体掺入大量5价原子，形成大量电子。所以P型半导体和N型半导体结合时在结合处会发生电子和空穴的扩散运动（本质是电子扩散运动）N区电子向P区扩散移动，所以会在中间

目录 主要内容   1.1 主要难点-分布鲁棒优化1.2 程序求解步骤-主子问题迭代   部分结果   下载链接 主要内容   本程序主要对《基于场景聚类的主动配电网分布鲁棒综合优化》-高海淑的方法复现，应用到综合能源电热微网方向，采用拉丁超立方抽样对不同场

int类型范围-2^31~2^31-1UB未定义行为2^31-1+1的话会发生未定义行为，产生溢出时时未定义行为编译器的开发者可以以任意的行为来应对c标准中的未定义行为int型默认保持32比特/0或者%0会产生UB(未定义行为)/0为了兼容多个厂商的除法器而存在UB，有些除法器抛出错误，有

net.ipv4.conf.default.rp_filter=1net.ipv4.conf.all.rp_filter=1net.ipv4.ip_forward=1net.bridge.bridge-nf-call-arptables=1net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables=1net.bridge.bridge-nf-call-iptables=1net.ipv4.ip_local_reserved_ports=30000-327

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我使用到的是python库中scipy。'''线性规划'''#目标函数的系数#minz=2x1+3x2-5x3c=np.array([-2,-3,5])#不等式限制条件的系数，转化为小于等于#2x1-5x2+x3<=10,x1+3x2+x3<=12Aup=np.array([[-2,5,-1],[-1,-3,-1]])#必须是二维#右侧系数bup=np.array([-1

packagecom.brainshare.common.utils;importjava.util.regex.Matcher;importjava.util.regex.Pattern;/***正则表达式工具*/publicclassRegexUtil{privatestaticfinalStringREGEX_ID_CARD="(^\\d{15}$)|(^\\d{17}([0-9]|X)$)";/***身份证号校验

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未定义行为之NULLdereference下面这段代码中is_valid()解引用了空指针str，我们的直觉是编译运行后将迎来SIGSEGV，然而事情并非所期望的那样。/**ub_null.c-未定义行为演示之NULLdereference*/#include<stdio.h>#include<string.h>intis_valid(constchar*

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从GitHub下载对应版本的IK分词器源码，修改CharacterUtil.identifyCharType方法，将特殊符号、标点符号当做中文进行处理即可。添加：elseif(

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观察以下代码：vector<int>X,Y,A,val;inlineintls(intp){returnp<<1;}inlineintrs(intp){returnp<<1|1;}intsolve(inti,intl,intr){

黏菌优化算法SMA在电力系统中虽然有所应用，但是发表的文章还是比较少的，所有这个算法的应用空间还很广，推荐推荐：对于这两篇文献，我写过相关的文章，先回顾一下，然后再开始今天的话

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