技术标签： 数学建模
对目标函数系数作敏感性分析，目的是得到（ ）。
A. 最优解不变时单个目标函数系数变化时的变化范围
B. 最优值
C. 最优解不变时多个目标函数系数变化时的变化范围
D. 最优解
正确答案：A
下列说法错误的是（ ）。
A. 处理成运输问题求解后，仍然需要归总销量才能得到各个月的产量
B. 能处理成运输问题的关键是有产地，销地，单位费用
C. 当题目数量级较大时，整数规划问题可变为一般规划问题处理
D. 建立模型时，变量设置越少越好
正确答案：D
设有10种物品，它们的体积分别为：51，43，39，36，29，29，27，24，19，19，箱子的容积为100。则最多可以装入的物品的体积为（ ）。
A. 100
B. 98
C. 99
D. 97
正确答案：C
箱柜装载问题是（ ）。
A. 三维装箱问题
B. 一维装箱问题
C. 不是装箱问题
D. 二维装箱问题
正确答案：A
在二维下料问题中，比如将一块玻璃划割成所需形状，下列说法错误的是（ ）。
A. 是NP-hard问题
B. 可以使用智能算法进行优化求解
C. 一般只能使用启发式算法
D. 可以建立最优化模型进行求解最优解
正确答案：D
在规定了下料模式种数不超过k种的下料问题中，如果希望余料最少，下列哪种处理方法不能得到问题的最优解（ ）。
A. 对没有种数限制的一般模型进行求解，如果求解的种数超过k，删除余料最多的模式留下k种模式即可
B. k种下料模式一组，将所有的组合下的最优解求出，比较得到整体最优解
C. 可以在一般模型中引入0-1变量来表示是否使用此种模式，然后在约束中添加如果变量取1才能够此种模式对应的下料根数不为0，以及0-1变量加和为k
D. 可以将k种下料模式用变量表示，建立非线性规划模型求解
正确答案：A
需要通过虚拟存储地来建立平衡模型的运输问题是（ ）。
A. 产大于销的问题
B. 销大于产的问题
C. 有中转站的问题
D. 产等于销的问题
正确答案：A
最优化模型按变量取值分类可分为（ ）。
A. 单目标规划与多目标规划
B. 连续优化与组合优化
C. 确定性规划与随机规划
D. 约束优化与无约束优化
正确答案：B
甲可胜任B C工作，乙可胜任A B D E工作，丙可胜任B C工作，丁可胜任B C工作，戊可胜任D E工作，一个人只能做一份工作，一个工作只需要一个人去做，则最多可以安排的工作份数为（ ）。
A. 5
B. 3
C. 4
D. 2
正确答案：C
文章浏览阅读1.2k次。MicroPython在官方网站上提供了一个在线测试的环境，可以让我们通过浏览器去运行和体验MicroPython。这个在线演示环境可以运行各种例程，查看各种外设和功能模块，如LED、GPIO、ADC、按键、舵机驱动、延时、数学计算等，可以看到LED的变化，但是不支持I2C、SPI、UART、定时器等硬件功能，因为这个在线演示是通过QEMU进行软件仿真的，并不是真实开发板运行（早期的在线..._pyboard
文章浏览阅读93次。#对于库的基本操作#展示所有的数据库#show databases;#创建一个数据库CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS]test42;#删除数据库DROP DATABASE test42;#使用数据库USE test;#对于表的基本操作#修改表名ALTER TABLE student RENAME AS student1;#添加字段//新起一行ALTER TABLE student1 ADD s1 VARCHAR(30);#查看表DESC studen_myslq老版本修改事务语句
文章浏览阅读162次。房价预测是一个经典的机器学习问题，需要充分考虑数据的特点和问题的特点，选择合适的模型和特征，并进行充分的训练和优化，才能得到一个高性能的预测模型。通过学习gitee上的资料和一些博主的博客，我对于数据收集和预处理、特征选择和特征工程、模型选择和训练、模型评估和优化有了整体的认识，并使用Intel Distribution for Python实现了房价预测算法的实现。_oneapi机器学习预测淡水质量
这篇文章介绍了经典CFAR算法的原理和实现，展示了性能图谱，并对比了不同种类的恒虚警检测方法。同时引用了两篇相关论文。
文章浏览阅读735次。该来的总会来的, Windows 在 ARM 生态的支持已经进入冲刺阶段, 明年 7cx, 8cx 外加老黄的新 SoC 齐开花.当然这也带来了问题, 像 Rosetta 2 搞的前提是干掉 32bit x86 和 arm64, 然后一套完整的 arm64 ABI 和 Rosetta 2 自带的 x64 ABI. 像 CrossOver 为了解决 10.15 抛弃 32bit x86 的问题, 还..._windows10 arm版 21277版
文章浏览阅读948次。用FME 将mapgis数据转成arcgis格式的方法： 首先： 安装FME2015（按照里面的安装说明装的），百度云下载地址是：链接：http://pan.baidu.com/s/1jHHNxzS密码：3e9d； 其次：同时再装了一个MyFME（网上可免费下载免费版），装完把数据加载进去，再点保存数据，存为shp格式就可以了。..._mapzone数据转shape
文章浏览阅读226次，点赞5次，收藏4次。电商技术揭秘一：电商架构设计与核心技术电商技术揭秘二：电商平台推荐系统的实现与优化电商技术揭秘三：电商平台的支付与结算系统电商技术揭秘四：电商平台的物流管理系统电商技术揭秘五：电商平台的个性化营销与数据分析电商技术揭秘六：前端技术与用户体验优化电商技术揭秘七：搜索引擎中的SEO关键词策略与内容优化技术电商技术揭秘八：搜索引擎中的SEO内部链接建设与外部推广策略电商技术揭秘十：搜索引擎中的搜索引擎广告与付费推广电商技术揭秘十一：搜索引擎中的SEO定制化实施策略电商技术揭秘十二：电商平台的搜索引擎优化与营销小结
文章浏览阅读589次，点赞7次，收藏26次。今天我们使用了具体的案例来推导最小二乘法的计算过程，并用 Python 代码进行了验证。通过最近 3 节的讲解，相信你对线性方程组求精确解、求近似解、以及如何在线性回归中运用这些方法，有了更加深入的理解。实际上，从广义上来说，最小二乘法不仅可以用于线性回归，还可以用于非线性的回归。其主要思想还是要确保误差ε最小，但是由于现在的函数是非线性的，所以不能使用求多元方程求解的办法来得到参数估计值，而需要采用迭代的优化算法来求解，比如梯度下降法、随机梯度下降法和牛顿法。
文章浏览阅读800次。#pragma mark - #pragma mark 自定义日历表- (void)createDefineCalander { [self getCurrentDays]; [self getNextDays]; _MsDateTimes = [NSMutableArray new]; CGFloat buttonWidth = width(__ios 就近30天日期
文章浏览阅读449次。正点原子linux驱动开发的学习笔记，这一篇是Linux的PWM驱动_linux pwm lcd
文章浏览阅读301次。在观察template执行的时候，如下图所示：展开ng-template时：会触发函数ɵɵproperty的执行：/** * @license * Copyright Google LLC All Rights Reserved. * * Use of this source code is governed by an MIT-style license that can be * found in the LICENSE file at https://angular.io/licen_component the type of property
文章浏览阅读235次，点赞2次，收藏5次。分享题主在备赛国赛的安排，几乎囊括了备赛到比赛的全部内容，参考了很多前人的经验，在文章里点击链接可直接跳转到文章。一、报名和准备1.报名截止时间：2023年8月31日18:00pm.（每年不同）2.报名费标准（“广东省分赛”收费标准）：人民币300元/队3.组队方式：每队1至3人。4.指导老师：可有可无。5.各校不同，留意自己学校通知。6.缴费方式：留意自己学校通知。二、分工1.11.21.31.41.51.6（配色网站）1.7数学建模写作模板和排版经验。_levitate-qian.github.oi