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RSS订阅原创 【DeepSeek部署】【Windows】【CPU】【Python】手把手教程
对于没有独显只有 CPU 的 Windows 用户也想体验一下使用 Python 进行 DeepSeek部署。
2025-03-30 20:54:56
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原创 【附代码】【MILP建模】3D装箱问题（3D-Bin Packing Problem）
三维装箱问题（3D Bin Packing Problem, 3D-BPP）是一个经典的组合优化问题。它涉及到在有限的三维空间内如何有效地放置不同尺寸的物品，以最大化容器的利用率或最小化所需的容器数量。具体来说，就是将一系列具有不同形状和大小的物品最优地填充到一个或多个容器中，使得容器的空间利用率最大，并且满足所有装载约束条件。
2025-03-25 17:11:18
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原创 【代码&原理】皮尔逊（Pearson）、斯皮尔曼（Spearman）和肯德尔（Kendall）相关性系数
皮尔逊（Pearson）、斯皮尔曼（Spearman）和肯德尔（Kendall）相关性系数是用于衡量两个变量之间关联强度的不同统计量。它们各自有不同的特点、假设条件以及适用范围。
2024-12-17 19:56:38
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原创 【推导过程】常用共轭先验分布
正态均值(方差已知)的共轭先验分布是正态分布二项分布中的成功概率 θ 的共轭先验分布是贝塔分布正态均值(方差已知)的共轭先验分布是倒伽玛分布
2024-12-09 21:55:08
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原创 【收藏必备】LaTeX符号指令大全（Symbols & Command）
操作符、关系符、希腊字母、箭头、点、括号符号、下标和上标、分数、根号、求和、组合数、三角函数、微积分、矩阵
2024-12-08 21:02:57
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原创 【超详图文】多少样本量用 t分布 OR 正态分布
总结来说，如果你有一个小样本，并且不知道总体标准差，那么你应该使用t分布来进行统计推断。如果你有一个大样本，或者你知道总体标准差，那么你可以使用正态分布。在实际应用中，如果样本量足够大，两种分布之间的差异变得很小，这时可以认为两者是等价的。
2024-12-04 23:43:01
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原创 Pycharm使用Jupyterlab报错：Jupyter command `jupyter-notebook` not found
1. 首先确认是否安装了 jupyterlab2. 然后设置 File -> Settings -> Languages & Frameworks -> Jupyter -> Jupyter Servers -> Command line arguments: **lab --no-browser**
2024-11-27 11:58:57
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原创 【附代码&原理】偏正态分布的数据处理方法
**偏正态分布（Skew Normal Distribution）是一种扩展了标准正态分布的连续概率分布，它允许数据具有偏斜性。标准正态分布是对称的，而偏正态分布则可以是左偏或右偏的。偏正态分布在金融、经济、生物统计等领域中广泛应用，因为现实世界中的许多数据集往往不是完全对称的。**
2024-11-21 16:53:33
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原创 【附代码&原理】正态分布检验
正态分布（也称为高斯分布）是一种非常常见的连续概率分布。在很多自然和社会科学领域中，数据的分布往往近似于正态分布。因此，检验一组数据是否符合正态分布对于许多统计分析来说是非常重要的。
2024-11-19 15:06:20
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原创 【概率统计通俗版】极大似然估计
Maximum Likelihood Estimation(MLE)，一般称之为极大似然估计 / 最大似然估计。利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值。
2024-11-18 15:28:31
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原创 Python & NumPy & Matplotlib 版本依赖
以下列表显示了 Python 和 NumPy 依赖项的最低版本 对于不同版本的 Matplotlib。点击链接获取完整内容 依赖项的规范。
2024-10-18 17:53:28
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原创 【推导过程】常用连续分布的数学期望、方差、特征函数
常用连续分布（正态分布、均匀分布、指数分布、伽马分布、贝塔分布）的数学期望、方差、特征函数具体推导。
2024-10-16 23:02:04
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原创 【推导过程】常用离散分布的数学期望、方差、特征函数
常用离散分布（二项分布、泊松分布、超几何分布、几何分布与负二项分布）的数学期望、方差、特征函数具体推导。
2024-10-16 23:01:59
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原创 【收藏必备】常用分布的数学期望、方差、特征函数、分布图（持续更新ing）——更新于2025.01.12
常用离散分布（二项分布、泊松分布、超几何分布、几何分布与负二项分布）与连续分布（正态分布、均匀分布、指数分布、伽马分布、贝塔分布、t分布、F分布、拉普拉斯分布、卡方分布、韦伯分布）的数学期望、方差、特征函数
2024-10-16 23:01:53
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原创 【本地免费】SimpleTex 图像识别latex公式
由于mathpix开始收费了，于是本文将介绍一款目前本地免费的SimpleTex工具。
2024-10-03 21:50:13
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原创 【0基础运筹学】【附代码】指派问题——MILP、匈牙利算法（两种形式）详解
本文将介绍指派问题常见算法——匈牙利算法、KM算法（两种形式）、MILP建模。
2024-09-02 16:22:01
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原创 【博主亲测】Python命令行运行报错ModuleNotFoundError: No module named ‘xxx‘
如果在Pycharm类似软件里不报错。但命令行python run.py，报错：ModuleNotFoundError: No module named 'xxx'。大概率import模块的时候使用的是相对路径，只需将模块的 path 添加到 sys.path
2024-08-30 16:10:08
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原创 【超详细公式】曝光值（EV）、光圈（AV）、快门（TV）、感光度（SV）、照度（Lux）
这个公式可以帮助我们计算给定光圈、快门速度、感光值组合时的 EV 值。我们可以根据上面表查询到对应。
2024-08-06 17:43:59
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原创 【超详细】Python datetime（当前日期、时间戳转换、前一天日期等）【附：时区原理详解】
python3 的时区是一个很容易出错的地方。本篇将从原理层面剖析时区概念，让读者真正学懂时区，不踩坑。
2024-07-21 11:29:29
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原创 【Python】无序JSON的HASH值计算
由于python3取消了cmp函数，无法进行dict的排序。但有时候我们需要对JSON文件进行去重/聚合等操作，就变得并不方便了。本文介绍 `json-fingerprint` **无序JSON的HASH值计算，从而对JSON进行比较和排序**。
2024-05-11 14:44:07
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原创 【超详细】HIVE 日期函数（当前日期、时间戳转换、前一天日期等）
【超详细】HIVE 日期函数（当前日期、时间戳转换、前一天日期等）常量：当前日期、时间戳前一天日期、后一天日期获取日期中的年、季度、月、周、日、小时、分、秒等时间戳转换秒 to 时间戳时间戳 to 秒日期 to 时间戳日期之间月、天数差
2024-02-21 22:57:34
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原创 【附代码】Python Excel合并单元格（OpenPyXL） Pandas.DataFrame groupby样式保存xlsx
pandas groupby 后直接合并单元格保存Excel
2024-02-19 20:16:53
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原创 【附代码】NumPy加速库NumExpr（大数据）
NumExpr 相对于 NumPy 的加速范围可以从 0.95 倍到 20 倍不等， 是 2 倍、3 倍或 4 倍的典型值，具体取决于 表达式和所用运算符的内部优化。
2024-02-07 20:54:31
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原创 【附代码】Pandas的groupby加速（sort+numpy）
在大数据处理中，我们有时候会遇到需要统计比如说每辆车今年违规了多少，但违规是个很低频的数据，也就是说一辆车发生违规的数据条数很少，这时候Pandas的groupby就不太适合了（除非能使用sum这种自带的groupby函数）。
2024-02-02 10:33:33
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转载 【转】Python Docstring 风格和写法学习
和Java类似，Python也通过注释形式的Docstring给程序、类、函数等建立文档。通过Docstring建立的文档不仅对人来说有更好的可读性，也能够让IDE等工具自动识别使用函数、类、变量等的一些限制，从而帮助我们更好地理解程序。
2024-01-21 21:35:25
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原创 【超详细教程】GoogleTest CMake直接构建（无需安装，手把手教程）
本文将带你快速上手GoogleTest，无需安装到环境，直接用CMake构建。GoogleTest 是由测试技术团队开发的测试框架，具有 考虑到 Google 的具体要求和限制。无论您从事以下工作 Linux、Windows 或 Mac，如果您编写 C++ 代码，GoogleTest 可以为您提供帮助。
2023-12-30 18:51:56
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原创 【附代码】Python函数性能测试（perfplot）
展开元素是list的list在numpy数组上映射函数的最有效方法数组numpy中唯一值的最有效频率计数方法反转numpy数组的最有效方法如何向 numpy 数组添加额外的列将 numpy 矩阵初始化为零或一以外的值
2023-12-03 21:13:44
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原创 【附代码】使用Shapely计算多边形外扩与收缩
本文档介绍如何使用 Shapely Python 包 计算多边形外扩与收缩。如有错误，欢迎指正。如有更好的算法，也欢迎交流！
2023-10-10 22:06:52
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原创 【0基础运筹学】约束满足问题（CSP）的可处理结构 Tractable Structures for Constraint Satisfaction Problems——2023.9 持续更新ing
在过去的几十年里，出现了两种主要的约束处理方案——一种基于 **conditioning** 或者 **search**,，另一种基于 **inference** 或者 **derivation**.。约束满足的 **search** 采用深度优先回溯的形式，而 **inference** 则通过变量消除和树聚类算法或有界局部一致性强制来执行。与人类解决问题的技术相比，**conditioning** 类似于猜测(一个变量的值)，或者通过假设进行推理。然后将问题划分为子问题，以变量子集的实例化为条件，每个子
2023-09-28 16:12:38
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原创 【附代码】【6种方法】旅行商问题（TSP）整数规划 VS 启发式——2023.9 持续更新ing
本文以综述为主，将从常见的多种整数规划建模，如DFJ模型、MTZ模型等，使用Gurobi、Cplex、SCIP、Or-Tools、Cbc等常见求解器，并和常见的启发式LKH等给出性能分析报告，并浅谈其优缺点。
2023-08-31 15:26:34
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原创 【从零开始】源码构建 OR-Tools v9.6与第三方求解器CPLEX等在python中结合使用
OR-Tools 是一个用于优化的开源软件套件，专为解决世界上最棘手的车辆路线规划、流程、整数和线性规划以及约束规划问题而调整。如果您计划将第三方求解器与 OR-Tools 结合使用，则需要从源代码构建 OR-Tools。本文将介绍如何源码构建 OR-Tools v9.6与第三方求解器CPLEX等在python中结合使用。因为默认安装在系统python环境下，而不是conda环境下，我们需要手动安装以上几个安装包。去掉，就是不开多线程编译，或者手动指定少一点线程，博主AMD的CPU有时候会有一点点bug）
2023-06-11 21:38:00
1009
GoogleTest(gtest)
2023-12-30
NeurIPS 2021 Competition 第三题数据集
2023-05-26
CoinUtils-cmake Osi-cmake Clp-cmake Cgl-cmake Cbc-cmake
2022-05-21
mingw-w64 + gcc-11.2.0
2021-11-21
空空如也
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