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haohai9309
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2024年6月3日
委托代理机制的各种变形——线性合约
摘要: 2016年诺贝尔经济学奖授予了麻省理工学院教授本特·霍姆斯特罗(Bengt Holmstrom)和哈佛大学教授奥利弗·哈特(Oliver Hart),获奖原因是他们对契约理论的贡献。哈特和霍姆斯特罗建模研究不同环境下经济主体的行为和结果,分析了如果通过制定契约来更有效地建立和维持这种生产关系。契约理
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posted @ 2024-06-03 10:10 郝hai
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2024年6月1日
对偶理论和对偶单纯形迭代——Python实现
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
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posted @ 2024-06-01 14:32 郝hai
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2024年5月31日
线性规划灵敏度分析——Python实现
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
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posted @ 2024-05-31 22:01 郝hai
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2024年5月29日
Python办公自动化之——Excel中的Python应用(四)
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
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posted @ 2024-05-29 20:07 郝hai
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2024年5月28日
Python办公自动化之——批量操作Word文档(三)
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
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posted @ 2024-05-28 10:35 郝hai
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Python办公自动化之——调整Word样式(二)
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
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posted @ 2024-05-28 08:39 郝hai
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2024年5月26日
Python办公自动化之——调整Word样式(一)
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
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posted @ 2024-05-26 20:29 郝hai
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2024年5月25日
卷积神经网络的原理及Python实现
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
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posted @ 2024-05-25 08:31 郝hai
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2024年5月23日
机器学习中的神经网络建模——Sklearn.neural_network概要
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
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posted @ 2024-05-23 17:42 郝hai
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2024年5月21日
强化学习Q-learning算法——Python实现
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
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posted @ 2024-05-21 18:19 郝hai
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