目录 相关知识点 LP线性规划问题 MIP混合整数规划 MIP的Python实现(Ortool库) assert MIP的Python实现(docplex库) 相关知识点 LP线性规划问题 Linear Problem [百度百科]:研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法. 学过运筹学的小伙伴,可以看这个LP问题的标准型来回顾一下: 不太熟悉的朋友可以看这个例题,再结合上面的标准型,来感受一下: MIP混合整数规划 Mixed Integar Planing 混合整数规划是LP

https://blog.csdn.net/try_test_python/article/details/80802199 前几天在学装饰器的时候,关于装饰器内层函数调用目标函数时是否return目标函数的调用产生了一点迷惑,事实是当被装饰的目标函数有返回值的时候,装饰器内层函数也必须返回该目标函数的调用. 我们都知道不带括号的函数名指向是函数代码所在的内存地址,加上括号之后就变成了一个执行命令,那么这个‘func( )’到底有什么意义呢? 上面这张图可以大概看出点东西,单独的函数名是 fun

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

前言 python 这门语言,凭借着其极高的易学易用易读性和丰富的扩展带来的学习友好性和项目友好性,近年来迅速成为了越来越多的人们的首选.然而一旦拿python与传统的编程语言(C/C++)如来比较的话,人们往往会想到效率问题.本文不打算探讨语言之间的比较,然而python实际使用时确实会有能用更底层的C/C++更好的情况,因此本系列旨在介绍几种相对常见的 python环境下调用C/C++ 的方法.(挖坑:CTYPES,SWIG,BOOST.PYTHON,CYTHON) 阅读这篇文章需要什么?

python中一切皆对象,函数也看做对象.函数被函数名所引用,但是同样的他也可以被其他标识符所引用,可以作为参数传递. def f(): return "hi" 可见a引用了函数返回值,b引用了函数本身,a不可调用,b可调用.而函数作为参数,即引用函数本身,下面的装饰器就是以函数作为参数,引用的函数本身,而不是返回值. 常用的几个内建函数Map,Reduce,Filter,lamda. Filter 筛选出满足过滤条件的元素 s = "@431$%$314&6i7(4

摘自:http://blog.chinaunix.net/uid-27571599-id-3484048.html 以及:http://blog.chinaunix.net/uid-11131943-id-2906286.html threading提供了一个比thread模块更高层的API来提供线程的并发性.这些线程并发运行并共享内存. 下面来看threading模块的具体用法: 一.Thread的使用 目标函数可以实例化一个Thread对象,每个Thread对象代表着一个线程,可以通过sta

转载自https://segmentfault.com/a/1190000007321972 Python中的闭包不是一个一说就能明白的概念,但是随着你往学习的深入,无论如何你都需要去了解这么一个东西. 闭包的概念 我们尝试从概念上去理解一下闭包. 在一些语言中,在函数中可以(嵌套)定义另一个函数时,如果内部的函数引用了外部的函数的变量,则可能产生闭包.闭包可以用来在一个函数与一组"私有"变量之间创建关联关系.在给定函数被多次调用的过程中,这些私有变量能够保持其持久性.-- 维基百科)

目录 译者序序前言第1章 文本1.1 string—文本常量和模板1.1.1 函数1.1.2 模板1.1.3 高级模板1.2 textwrap—格式化文本段落1.2.1 示例数据1.2.2 填充段落1.2.3 去除现有缩进1.2.4 结合dedent和fill1.2.5 悬挂缩进1.3 re—正则表达式1.3.1 查找文本中的模式1.3.2 编译表达式1.3.3 多重匹配1.3.4 模式语法1.3.5 限制搜索1.3.6 用组解析匹配1.3.7 搜索选项1.3.8 前向或后向1.3.9 自引用表

本人翻译自<Exper Python Programming> 'Premature optimization is the root of all evil in programming' -Donald Knuth    优化的三原则      让它跑起来先 一个非常常见的错误就是在编写代码之初我们就开始对代码进行优化.让人伤心的是这通常做的都是无用功,很多软件只有你跑起来了才会发现它真正的瓶颈在哪里. 站在用户的视角看问题 曾经有一个团队为了自己的项目跑起来更快加班加点最终达到了自己满意

来自http://deeplearning.net/tutorial/gettingstarted.html#gettingstarted 一.下载 在后续的每个学习算法上,都需要下载对应的文档,如果想要一次全部下好,那么可以复制git上面的这个教程的资料: git clone git://github.com/lisa-lab/DeepLearningTutorials.git 二.数据集 MNIST 数据集(mnist.pkl.gz)(现在这个数据集除了教学,好像已经没什么人关注了) 这个M

回顾原生Socket 一.Socket起源: socket起源于Unix,而Unix/Linux基本哲学之一就是“一切皆文件”,对于文件用[打开][读写][关闭]模式来操作. socket就是该模式的一个实现,socket即是一种特殊的文件,一些socket函数就是对其进行的操作(读/写IO.打开.关闭) “他是所有WEB服务器的祖宗” pupepet.ansible.他们也可以通过输入命令然后返回结果这个也是基于Socket来实现的. 二.socket和file的区别:    file模块是针

回归分析是研究变量之间定量关系的一种统计学方法,具有广泛的应用. Logistic回归模型 线性回归 先从线性回归模型开始,线性回归是最基本的回归模型,它使用线性函数描述两个变量之间的关系,将连续或离散的自变量映射到连续的实数域. 模型数学形式: 引入损失函数(loss function,也称为错误函数)描述模型拟合程度: 使J(w)最小,求解优化问题得到最佳参数. Logistic回归 logistic回归(Logistic regression 或 logit regression)有时也被

python中threading模块详解(一) 来源 http://blog.chinaunix.net/uid-27571599-id-3484048.html threading提供了一个比thread模块更高层的API来提供线程的并发性.这些线程并发运行并共享内存. 下面来看threading模块的具体用法: 一.Thread的使用 目标函数可以实例化一个Thread对象,每个Thread对象代表着一个线程,可以通过start()方法,开始运行. 这里对使用多线程并发,和不适用多线程并发做

原文链接:http://python.jobbole.com/86717/ Python中的装饰器是你进入Python大门的一道坎,不管你跨不跨过去它都在那里. 为什么需要装饰器 我们假设你的程序实现了say_hello()和say_goodbye()两个函数. def say_hello(): print "hello!" def say_goodbye(): print "hello!" # bug here if __name__ == '__main__':

原文地址:http://hi.baidu.com/quanzhou722/item/cf4471f8e23d3149932af2a7 实在是太好的资料了,不得不转 python实例手册 #encoding:utf8 # 设定编码-支持中文 0说明 手册制作: 雪松 更新日期: 2013-12-19 欢迎系统运维加入Q群: 198173206 # 加群请回答问题 请使用"notepad++"打开此文档,"alt+0"将函数折叠后方便查阅 请勿删除信息,转载请说明出处,

反向传播算法(Back Propagation)分二步进行,即正向传播和反向传播.这两个过程简述如下: 1．正向传播 输入的样本从输入层经过隐单元一层一层进行处理,传向输出层:在逐层处理的过程中.在输出层把当前输出和期望输出进行比较,如果现行输出不等于期望输出,则进入反向传播过程. 2．反向传播 反向传播时,把误差信号按原来正向传播的通路反向传回,逐层修改连接权值,以望代价函数趋向最小. 下面以单隐层的神经网络为例,进行权值调整的公式推导,其结构示意图如下: 输入层输入向量(n维):X=(x1,

摘要:是否想在Python解释器的内部晃悠一圈?是不是想实现一个Python代码执行的追踪器?没有基础?不要怕,这篇文章让你初窥Python底层的奥妙. [编者按]下面博文将带你创建一个字节码级别的追踪API以追踪Python的一些内部机制,比如类似YIELDVALUE.YIELDFROM操作码的实现,推式构造列表(List Comprehensions).生成器表达式(generator expressions)以及其他一些有趣Python的编译. 以下为译文 最近我在学习 Python 的运

感知机(perceptron)是二分类的线性分类模型,输入为实例的特征向量,输出为实例的类别(取+1和-1).感知机对应于输入空间中将实例划分为两类的分离超平面.感知机旨在求出该超平面,为求得超平面导入了基于误分类的损失函数,利用梯度下降法 对损失函数进行最优化(最优化).感知机的学习算法具有简单而易于实现的优点,分为原始形式和对偶形式.感知机预测是用学习得到的感知机模型对新的实例进行预测的,因此属于判别模型.感知机由Rosenblatt于1957年提出的,是神经网络和支持向量机的基础. 行文脉

1.前言 函数也是一个对象,从而可以增加属性,使用句点来表示属性. 如果内部函数的定义包含了在外部函数中定义的对象的引用(外部对象可以是在外部函数之外),那么内部函数被称之为闭包. 2.装饰器 装饰器就是包装原来的函数,从而在不需要修改原来代码的基础之上,可以做更多的事情. 装饰器语法如下: @deco2 @deco1 def func(arg1,arg2...): pass 这个表示了有两个装饰器的函数,那么表示的含义为:func = deco2(deco1(func)) 无参装饰器语法如下:

原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. (一)理解SVM基本原理 1,SVM的本质--分类 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些