有几种方式来呈现程序的输出，数据可以以人类可读的形式打印，或者写到文件里面将来使用。本章我们将讨论这些可能性。7.1 输出格式到目前为止，我们遇到了两种方式来写值，表达式语句和print()函数。（第三种方式是用文件对象的write()方法，标准的输出文件可以被引用为sys.stdout）通常你希望对输出格式有更多的控制而不是简单的以空格分隔进行打印。有两种方式来格式化输出；第一种方式是所有的字符
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2024-08-13 08:48:46
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文章目录项目背景量化方式具体的量化操作信道模拟、传输时延模拟所遇到问题 项目背景联邦学习虽然已经能够极大地降低在网络上所需要传输的数据量，但是在实际传输过程中，很容易受到“落后者”的影响。而如果抛弃“落后者”，那么神经网络受到的影响究竟有多大？ 采用量化传输，就是在原有torch的float16基础上，进行8bit甚至4bit量化，能否在不损失太多模型精度的条件下，减少通信所需的比特数。量化方式
1.简述遗传算法 元启发式算法（Meta-heuristic algorithms) 模拟进化过程，通过选择(Selection)、交叉(Crossover)以及变异(Mutation)等机制， 在每次迭代中都保留一组候选个体，重复此过程，种群经过若干代进化后，理想情况下其适应度达到***近似最优***的状态。 2.核心概念将自变量空间编码成染色体,对应的实例称为个体,开始类似于随机搜索,随机开始
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2024-10-18 17:44:18
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本文纯属学习总结，具体细节没有展开，还望各位有想法的大佬能提出宝贵意见，批评指正。To B类软件产品应用“阶段-关口模型”的场景1.产品周期长（半年以上）有时间做规划2.产品改变了B端的业务流确认各个部门都能接受改变，并愿意配合调研3.产品的数据来源于多个部门确认各个部门愿意协作，提供数据或者模板To B类软件产品应用“阶段-关口模型”的步骤1.输出概念描述文档1.获取信息方式：客户现场访问由于访
近期在学习运筹学（二），但是貌似很难找到对于数据包络问题的相关详细讲解，关于模型的部分文章也很难理解，对于部分问题些许含糊其辞（怎么可能是自己能理解到呢，不可能，绝对不可能），所以在自己结合自己的理解写下这篇关于模型的理解，当成是自己的学习笔记。那么什么是DEA问题呢？官方解释是运筹学中的一种效率评价方法，即在多输入，多输出的多个同类决策单元的有效性评价。最先应用在工程的效率问题，但后续被用在多个
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2024-02-06 13:30:05
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最近用DEA做了一个分析，中间也遇上了一点问题，大概写一下自己的操作过程，自己巩固一下也顺便帮助需要的人。数据包络分析法（DEA）是针对多投入和多产出的问题，利用线性规划的方法，对具有可比性的同类型单位进行相对有效性评价的一种数量分析方法。先解释一下几个基础概念：1、技术效率：指在保持决策单元投入不变的情况下，实际产出同理想产出的比值。2、规模报酬：规模报酬是要说明，当生产要素同时增加了一倍，如果
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2024-01-02 14:46:37
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数据包络分析DEA时，其研究投入产出效率情况，并且其假定投入和产出之间存在单调线性关系，其为一种线性规划技术来确定DMU相对效率的方法。但有时候会多出下‘非期望产出’，就是不希望有它产出，比如资金投入、教育投入换来了GDP上升和人口素质提升，但同时可能带来环境污染这个非期望产出项。在此种情况时，DEA模型则不满足单调线性关系要求。此时则需要使用非期望SBM模型，该模型由Tone(2001)提出。非
目录1. 导入包2. 生成数据3. 训练数据4. 绘制图像5. 代码1. 导入包我们这次的任务是随机生成一些离散的点，然后用直线（y = w *x + b ）去拟合首先看一下我们需要导入的包有 torch 包为我们生成张量，可以使用反向传播matplotlib.pyplot 包帮助我们绘制曲线，实现可视化2. 生成数据这里我们通过rand随机生成数据，因为生成的数据在0~1之间，这里我们
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2024-04-25 07:14:11
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一、ORM介绍1、ORM概念对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM）模式是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术。简单的说，ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据，将程序中的对象自动持久化到关系数据库中。ORM在业务逻辑层和数据库层之间充当了桥梁的作用。 2、ORM由来让我们从O/R开始。字母O起源于"对象"(Objec
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2024-07-29 21:56:08
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一.python种类 1.1 Cpython python官方版本，使用c语言实现，运行机制：先编译，py(源码文件)－>pyc(字节码文件),最终执行时先将字节码转换成机器码，然后交给cpu执行； 如果再次运行时，会优先寻找字节码文件，若源码文件被修改，则会再次编译成字节码 1.2 Jython Python语言的Java实
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2024-10-24 19:56:32
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@author：wepon本文介绍Softmax回归算法，特别是详细解读其代码实现，基于python theano，代码来自：Classifying MNIST digits using Logistic Regression，参考UFLDL。一、Softmax回归简介 关于算法的详细教程本文没必要多说，可以参考UFLDL。下面只简单地总结一下，以便更好地理解代码。 Softmax回归其实就相当于
在有些系统中，存在大量相同或相似对象的创建问题，如果用传统的构造函数来创建对象，会比较复杂且耗时耗资源，用原型模式生成对象就很高效，就像孙悟空拔下猴毛轻轻一吹就变出很多孙悟空一样简单。原型模式的定义与特点原型（Prototype）模式的定义如下：用一个已经创建的实例作为原型，通过复制该原型对象来创建一个和原型相同或相似的新对象。在这里，原型实例指定了要创建的对象的种类。用这种方式创建对象非常高效，
先来看传统的CCR模型代码，注释是我以前学习时加上去的，这次我又重新校对和修改了部分注释，方便理解与学习。linprog函数是专门用来计算线性规划的函数，不熟悉的同学在matlab中help一下或者在mathwork中找一下linprog的介绍就懂了。clcclearX= [ ];%投入指标数据，每一列代表每个决策单元的投入数据Y= [];%产
数据包络(DEA)分析法python实现数据包络分析法企业管理者如何评估一所快餐分销店、银行支行、健康诊所或初等学校的生产力？衡量生产力有三重困难：第一，什么是系统适当的投入（如劳动力时间、材料金额）及其度量方法？第二，什么是系统适当的产出（如现金支票、存款凭证）及其度量方法？第三，正确衡量这些投入产出之间关系的方法是什么？衡量服务生产力从工程学角度看，衡量组织的生产力和衡量系统的效率相似。它可以
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2023-06-27 10:34:39
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前面已经对传统的DEA模型进行了学习，这里主要学习Malmquist指数。1. 传统的DEA模型传统的DEA模型是对xx效率进行静态分析，最常见的有CCR模型（基本条件是规模报酬不变）和在此基础上扩展的BCC模型（规模报酬可变 投入导向型）主要步骤是：明确研究问题确定决策单元构建评价指标体系收集数据并处理求解DEA模型结果分析需要说明的是综合技术效率是对决策单元（DUM）的资源配置能力、资源使用效
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2024-05-16 08:21:32
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# Python DEAP包与DEA模型概述
数据包 DEAP（Distributed Evolutionary Algorithms in Python）是一个强大的工具，可用于实现各种进化算法，包括遗传算法、遗传编程等。在数据包中，我们不仅可以实现复杂的优化问题，还可以使用 DEA（数据包络分析）模型进行效率评估。DEA 模型是一种用于评估决策单元（DMUs）相对效率的非参数方法，广泛应用于
第一部分import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import pyplot
import time
# 数据加载
# pd.read_"文件类型"("./文件名称.后缀",header=No
# 交叉效率DEA模型的介绍及示例代码
交叉效率DEA（Data Envelopment Analysis）模型是一种用于评估和比较多种决策单元（Decision Making Units, DMUs）在资源配置及效率上的一种方法。传统的DEA模型只关注每个单位的自身效率，而交叉效率DEA模型则考虑了通过其他DMUs的评估结果来全面分析各种决策单元，提高了评估的客观性和准确性。
## 模型原理
DEA（Data Envelopment Analysis）两阶段模型是一种用于评估决策单元（DMU）相对效率的工具。本博文将详细介绍如何使用 Python 实现 DEA 两阶段模型的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南及扩展应用等模块。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的环境满足 DEA 两阶段模型的实现要求。以下是前置依赖的安装信息。
| 依赖项
注： 本文为清华大学一次课后作业所整理而成。publish:June 6, 2019 -Thursday 数据包络分析(data envelopment analysis)简称DEA,采用线性规划技术，是最常用的一种非参数前沿效率分析方法，以相对效率为基础对同一类型的部门的绩效进行评价。之前也没有接触过，上次上MEM课，清华
