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RSS订阅原创 Python自学攻略：AI时代的高效学习法 —— 如何用大模型快速上手编程
在AI时代，编程学习的核心竞争力已从“记忆语法”转向**“提出正确问题的能力”**。建议每天花10分钟让大模型对你当天的代码进行“毒舌点评”（Prompt：“请用最严厉的语气指出这段代码的三个缺陷”）。坚持30天，你会惊讶于自己的成长速度。
2025-02-16 22:02:27
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原创 嵌入模型+个人本地知识库：用CherryStudio打造高效论文写作利器
嵌入模型与个人本地知识库的结合，正在改变学术研究的方式。通过 CherryStudio，研究者可以轻松构建专属知识库，并利用其强大的语义检索和内容生成功能，快速完成文献综述写作。无论是提升效率还是保证质量，这种智能化工具都将成为每一位研究者的得力助手。相比于直接使用大模型写作，嵌入模型与个人本地知识库能够使得综述有理可依，而不是随意生成。如果你还在为文献综述头疼，不妨试试 CherryStudio，开启你的智能学术之旅吧！
2025-02-13 18:56:24
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原创 AI大模型 × 运筹优化：自动化建模开启智能决策新篇章
通过自然语言处理、数据驱动建模和动态调整，AI大模型能够显著提升建模效率和质量，为各行各业创造巨大的经济价值。未来，随着技术的不断进步，自动化建模将成为智能决策领域的核心技术，推动运筹优化迈向更加智能化的新时代！例如，在能源系统优化中，AI大模型可以基于天气预报数据，动态更新新能源发电量的预测值，并调整优化模型的目标函数和约束条件。AI大模型还可以根据求解结果，进一步优化模型或生成新的启发式规则。通过结合自然语言处理和生成能力，AI大模型能够自动生成优化模型的数学表达式和约束条件，显著提升建模效率和质量。
2025-02-12 12:44:33
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原创 油气集输管网布局优化：基于改进K-means与遗传算法的混合求解方法
通过管网连接关系矩阵与各气井产量可计算各条管道流量，进而通过管道流量计算管径，确定管道规格，并最终计算得到当前布局方案（个体）的总管道建设成本。适应度函数是评价管网布局方案（个体）优劣的机制，本设计以管道总建设投资成本最低为目标，因此适应度函数围绕管道总建设成本进行设置。的混合求解方法，用于优化天然气集输管网布局。个样本点作为初始聚类中心，计算各个数据与所选聚类中心的距离，按距离最近的原则将各个样本点分配到相应的簇中，通过计算每个簇的均值，找到新的聚类中心，进行迭代，直到满足收敛条件，算法结束。
2025-02-11 16:03:18
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原创 数学建模入门：如何选择最适合你的优化建模工具（附横评对比）
特点：GAMS是一款专为优化建模设计的商业软件，支持多种求解器（如CPLEX、Gurobi、BARON等）。它的语法简洁直观，专注于数学建模。适用场景：适合需要快速搭建模型并解决大规模优化问题的研究人员和企业用户。优点强大的内置语言，专为优化设计。支持丰富的求解器接口。社区资源丰富，文档完善。缺点商业软件，需购买许可证。对编程能力要求较低，灵活性有限。GAMS或AMPL。Pyomo。JuMP。SciPy。欢迎继续讨论！
2025-02-11 13:02:19
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原创 Python自学攻略：AI时代的高效学习法
（需要具体资源链接或学习监督，欢迎私信👉）“我目前在XX行业工作，想用Python解决XX问题，推荐学习路径？“这是我的代码：[代码片段]，报错信息是：[截图]，应该怎么修改？“这段代码运行太慢，帮我优化效率（特别是for循环部分）”“用比喻解释递归函数的工作原理，举一个现实中的例子”AI会根据你的情况生成定制化学习清单。（包装不上/版本冲突）
2025-02-10 23:31:26
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原创 GAMS常见报错精解：从报错信息到快速排障指南
作为优化建模领域的核心工具，GAMS的报错信息常让新手感到困惑。本文总结了6类高频错误，结合案例展示快速定位和修复方法。
2025-02-10 22:43:30
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