零基础Python学习路线及阶段学习目标：阶段一、Python核心基础 1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。 2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。 3、类的原
# Python 半定规划
## 简介
在日常生活和工作中，我们经常面对决策问题，需要在给定的条件下做出最优选择。半定规划（Semi-Definite Programming）是一种优化问题的数学形式，它是线性规划的一种推广，能够处理更加复杂的问题。Python 是一种流行的编程语言，提供了丰富的工具和库，方便我们实现半定规划算法。
本文将介绍半定规划的基本概念和相关算法，并使用 Pytho
原创
2024-06-19 03:51:21
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初始点： 例子2： 化成半定规划的标准形式如下： 初始点： 谢 谢！ SDPs的一个原始—对偶对的KKT最优性条件 (1) 若 满足式(1)中的前2个方程，则称其为一个原始—对偶对的可行点，若进一步 有 则称其为一个原始—对偶对的严格可行点。 对 记 是系统 (2) 2.3 中心路径 解，称集合 为中心路径。 对于每一个 都有唯一的最优解。 收敛于一个原始- 对偶对的一个最优解。 图示 2.4 搜
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2024-01-30 06:46:41
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在我的探索旅程中，我接触到了 Python 半定规划包（如 `cvxpy`、`scikit-sparse`等），这一强大的工具在优化、约束条件下变量的求解中发挥了重要作用。本文将分享我在解决与 Python 半定规划包相关问题中的思考与实践，希望对你们有所启发。
### 背景描述
在进行优化问题求解时，特别是涉及矩阵特性分析（比如半正定性）的问题，我们经常会遇到半定规划（SDP）的问题。半定规
2021年python学习路线怎样来规划?【导语】现在，python在各行各业都有十分广泛的应用，而且近几年的市场需求也不断扩大，未来的发展前景也十分广阔，许多小伙伴想要去学习python来提高自己的职场竞争力，那么2021年python学习路线怎样来规划呢?接下来就给大家做一下具体介绍吧。第一步：python基础必学知识：python基础语法、字符串、安装python相关软件。在这一阶段大家主要
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2023-11-10 07:55:59
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/133458743https://zhuanlan.zhihu.com/p/349906368
原创
2022-06-09 13:56:43
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凸集，凸函数，凸优化问题，线性规划，二次规划，二次约束二次规划，半正定规划 一、总结 一句话总结： 凸函数几何意义：表示为函数任意两点连线上的值大于对应自变量处的函数值 凸优化：凸优化，或叫做凸最优化，凸最小化。研究定义于凸集中的凸函数最小化的问题。 1、什么是凸优化？ 凸优化：凸优化，或叫做凸最优
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2020-07-13 17:19:00
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说明：根据acwing算法提高课和算法基础课整理，代码根据y总的稍加修改。1.0-1背包问题问题模型描述：有 N 件物品和一个容量是 V 的背包。每件物品只能使用一次。第 i 件物品的体积是vi，价值是 wi。求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。模板题：2. 01背包问题 - AcWing题
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2023-08-05 15:13:44
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《算法笔记》编程笔记——第十一章 动态规划动态规划DP，是用来解决一类最优化问题的算法思想。动态规划会将每个求解过的子问题的解记录下来，这样当下一次遇到同样的子问题时，就可以直接使用之前记录的结果，而不是重复计算。动态规划一般可以用递推或者递归的方式来写。递归写法又叫做记忆型搜索。一个问题必须拥有重叠子问题和最优子结构，才能使用动态规划去解决。使用递推写法的计算方式是自底向上，即从边界开始，不断向
半正定规划（Semi-Definite Programming, SDP）是一类凸优化问题，它的。SDP问题通常出现在信号处理、控制理论、组合优化、量子计算等多个领域，
原创
2024-07-15 15:56:01
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@参考Python机器学习基础教程Chapter 02 监督学习1. 分类与回归监督机器学习问题主要有两种，分别叫做分类（classification）与回归（regression）。2. 泛化、过拟合与欠拟合泛化：一个模型能够对没见过的数据做出准确预测，我们称之能够从训练集泛化到测试集。构建一个泛化精度尽可能高的模型 过拟合：使用非常精准的特征描述，对测试集非常准确预测，但对新的数据无法进行准确
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2024-10-23 12:22:04
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机器学习之监督学习-回归一、机器学习算法分类有监督学习：分类回归半监督学习：分类回归无监督学习：聚类降维强化学习：马尔可夫决策过程动态规划参考网址：http://qing0991.blog.51cto.com/1640542/1851981二、线性回归一个案例：对连续型数据做出的预测属于回归问题。例如人们买房的时候，在知道房屋面积 和卧室的数量 的情况下，怎么推测得知房屋的价格 呢。通过一组
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2024-03-31 08:38:51
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1-1：题目有N种物品和⼀个容量为V 的背包。第i种物品最多有sums[i]件可⽤，每件耗费的空间是weight[i] ，价值是value[i] 。求解将哪些物品装⼊背包可使这些物品的耗费的空间 总和不超过背包容量，且价值总和最⼤。1-2：idea前提：你得熟知0-1背包问题的解法。 多重背包和0-1背包的典型区分，在于，0-1背包物品只有一个，而多重背包有物品有多个，记录在一个数组中。 解决思路
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2024-07-16 07:56:18
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Python的scipy库中提供了解简单线性或非线性规划问题，但是不能求解如背包问题的0-1规划问题，或整数规划问题，混合整数规划问题，CVXPY库可以求解以上类型的问题。本文将使用cvxpy库求解整数规划问题。如果你需要使用cvxpy求解背包 问题或混合整数规划问题可以直接在cvxpy的官方文档上查询相关的例子。
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2023-07-07 18:56:41
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资源分配资源分配问题就是将一定数量的一种或若干种资源（原材料、资金、设备等）合理分配给若干使用者，使得资源分配后总结果最优。一种资源的分配问题称为一维资源分配问题，两种资源的分配问题称为二维资源分配问题。 假设有一种资源，数量为a，将其分配给n个使用者，分配给第 i 个使用者数量 xi 时，相应的收益为gi（xi） . 问如何分配使得总收入最大？这就是一维资源分配问题，该问题的数学模型为
半监督文本分类的优势：可以减少数据的标注，节省人力成本。项目流程：1.数据预处理:1).生成字的字典：加载所有训练数据，统计词频，统计每个字在各个文本中出现的文本数量n，取n大于1的字，再根据词频大小排序，取前6000个字，并保存。2）.生成训练数据：训练数据分为语言模型的训练数据和分类模型的训练数据。 语言模型训练数据的封装：遍历有标签和无标
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2024-10-24 13:57:17
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文章目录写在前面球球大作战程序设计 写在前面安装pygame的命令：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pygame球球大作战《球球大作战》是一款简单易上手、充满趣味性和竞技性的休闲手游。游戏的核心玩法可以用一句话概括：“大球吃小球，努力生存并成为最大的球。”游戏规则与操作： 在《球球大作战》的世界里，每位玩家操控一个可
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2024-09-13 10:40:06
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代码更新版：# 商品列表。w：重量；v：价值
tr = [{'w':1,'v':1500},{'w':4,'v':3000},{'w':3,'v':2000}]
max_w = 4 # 背包容量
# 生成一个二维数组dp[i][j]，i代表几个物品，j代表容量。dp[i][j]代表在背包容量为j，偷盗物品为i个时的最大价值。
dp = [[0]*(max_w+1) for i in tr]
for
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2023-10-05 07:54:34
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前言如果有这样的要求，你这件东西最多5个小时做出来，如果工期紧张可以加班，反正要在明天之前做出来，还是不加班最好！ 那么这种要求该怎么办？这到底说的要人怎样？如何用数学来描述这种要求呢？ 当然，之所以转换成数学问题也是希望问题变简单。一个模糊要求还好，但要是要求变多，事情变复杂，就需要好好好整理了！目标规划模型例题：机器厂生产甲、乙两种产品。这两种产品都要分别在A、B、C三种不同的设备上加工。按工
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2024-02-04 01:13:50
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文章目录一、线性规划（linear programming，LP）二、用 python 实现线性规划1. 方法：使用 scipy 包中的 optimize.linprog2. 实例参考链接 一、线性规划（linear programming，LP）线性规划的标准形式如下：求的是 min所有的约束为 <= 的形式所有的变量均 >=0如何变为标准形式？原来是max, 直接乘以 -1求mi
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2023-07-27 19:27:35
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