- 博客(19)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 机器学习-时序预测2
GRU是LSTM的简化变体，通过合并组件使结构更简单高效。它采用门控机制控制信息流，仅保留更新门和重置门两个核心组件。GRU将LSTM的长期和短期记忆功能整合到单一状态中，通过更新门决定保留多少旧信息，重置门控制当前输入的影响。这种简化设计减少了参数数量，提高了计算效率，同时在许多任务中保持与LSTM相当甚至更好的性能。输出层处理方式与原有时序预测方法一致。
2025-09-01 17:09:57
334
原创 机器学习-时序预测1
摘要：文章探讨了运筹优化与机器学习结合的发展趋势，重点分析了时序预测在调度优化中的重要性。作者比较了多种时序预测方法，包括MLP、DNN架构（GNN、LSTM等）和传统模型，详细解析了RNN的工作原理及其梯度问题，并重点介绍了LSTM通过细胞状态和门控机制解决长期依赖问题的原理，最后讨论了不同任务下激活函数的选择策略。
2025-09-01 16:57:16
606
原创 运筹优化（OR）-在机器学习（ML）浪潮中何去何从？
机器学习与运筹优化正走向深度融合：ML擅长预测分析，OR擅长约束优化，二者形成互补。ML可提升OR模型输入质量（如预测-优化框架），但也面临目标错配、不可导性等挑战；OR则能加速ML求解过程。未来趋势是ML与OR协同工作，如ML生成候选解后由OR校正，或在自动驾驶等领域实现感知与规划的有机结合。二者的专业优势（OR的硬约束满足与解释性，ML的数据驱动能力）决定了其不可替代性，将共同推动智能决策发展。
2025-08-26 16:26:10
1087
原创 版本管理-gitcode使用
本文介绍了如何在Gitcode平台（作为GitHub替代）使用Git命令进行项目操作。首先设置全局用户名和邮箱，然后提供了三种常见场景的Git操作指南：1）创建新仓库并上传文件；2）将现有文件夹初始化为Git仓库并推送；3）迁移现有Git仓库到新平台。所有操作均使用标准Git命令，包括clone、add、commit、branch和push等，与GitHub操作方式完全兼容。特别说明了如何重命名远程仓库地址并推送所有分支和标签。
2025-08-15 14:27:01
252
原创 运筹优化-优化目标处理绝对值
摘要：数学模型中含绝对值的优化问题属于非线性优化，可通过引入辅助变量转换为线性优化。最小化绝对值时，添加两个约束条件；最大化绝对值则需采用大M法建立或约束。两种方法都通过辅助变量替换原表达式，实现问题的线性转化，从而应用线性优化技术求解。该转换方法在运筹优化领域具有重要应用价值。
2025-08-14 09:41:37
4389
原创 环境配置-python下载依赖.whl
摘要：本文介绍了Python虚拟环境创建与依赖包管理的步骤：1）使用python -m venv myenv或PyCharm创建虚拟环境；2）通过myenv\Scripts\activate（Windows）或source myenv/bin/activate（Linux/macOS）激活环境；3）用pip freeze > requirements.txt导出已安装包；4）通过pip download -r requirements.txt --dest ./whl_files将依赖包下载为.whl
2025-07-23 09:57:06
536
1
原创 文档常见问题-毕业论文常用技巧推荐
最近在忙硕士论文中期答辩，容易碰到一些与word有关的小问题，这里我总结一下我的问题和解决方法，像是文献综述一样。
2025-06-10 17:40:09
593
1
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人