某时某地存在一组交通流观测的真实数据。为实践数据分析和机器学习方法、研究交通流理论，本文建立了格林希尔兹模型、格林伯格对数模型、安德伍德指数模型、三角形基本图模型、S3 模型和非参数驱动的神经网络模型等多种交通流模型对数据进行描述，同时比较了多种模型的优度指标，对各种交通流模型的预测效果进行了评价，为交通流数据分析方法提供了示例参考。

本文是我上个学期选修的一门人工智能与交通运输课程的一个小作业的实验报告的示例代码部分，源文件为 Jupyter Notebook 格式。这份实验报告是关于对一组微观交通流量数据应用数据分析方法进行简单的研究的，实现了多种不同的交通预测模型并进行了对比。

如题，这个脚本可以用来给论文、小说等中文文本纠错，检查文章中是否存在错别字之类的错误，也可以根据需求自己修改 Prompt 来实现不同的效果。因为没有找到合适的能够并入中文写作工作流的中文文本查错工具，所以写了这个脚本。目前支持 Markdown、TeX、和纯文本 TXT 文件，而且前几天做了 `.docx` 格式的适配，现在这个脚本能够检查 Word 文档了。

某时某地存在一组交通流观测的真实数据。为实践数据分析和机器学习方法、研究交通流理论，本文建立了格林希尔兹模型、格林伯格对数模型、安德伍德指数模型、三角形基本图模型、S3 模型和非参数驱动的神经网络模型等多种交通流模型对数据进行描述，同时比较了多种模型的优度指标，对各种交通流模型的预测效果进行了评价，为交通流数据分析方法提供了示例参考。

本文是我上个学期选修的一门人工智能与交通运输课程的一个小作业的实验报告的示例代码部分，源文件为 Jupyter Notebook 格式。这份实验报告是关于对一组微观交通流量数据应用数据分析方法进行简单的研究的，实现了多种不同的交通预测模型并进行了对比。

如题，这个脚本可以用来给论文、小说等中文文本纠错，检查文章中是否存在错别字之类的错误，也可以根据需求自己修改 Prompt 来实现不同的效果。因为没有找到合适的能够并入中文写作工作流的中文文本查错工具，所以写了这个脚本。目前支持 Markdown、TeX、和纯文本 TXT 文件，而且前几天做了 `.docx` 格式的适配，现在这个脚本能够检查 Word 文档了。

线性规划问题的linprog()标准化函数，标准运输问题自动转线性规划问题的函数，用函数脚本进行linprog()自动的标准化，省去化标准型的计算的麻烦，一劳永逸，解放双手。

最近在学习工程经济学，经常要绘制现金流量图。希望能用 Python 更方便地绘制现金流量图。但是我在网上找了一圈，发现网上的教程画出来的现金流量图根课本里的不太一样。在网上看到的常见的教程里面告诉你的方法都是直接把现金流量图绘制成柱状图或者折线图的形式，但是学校非要我们把现金流量图画成课本上的箭头状。没办法，只好自己来写一下 Python 的实现了。也不知道这样搞是不是很有意义。

这是之前已经完成的任务，原本是我的数据仓库与数据挖掘课程的作业。里面都是比较入门的东西，没什么难度。之前学这门课的时候，上了一整个学期的课，几乎都在讲解数学原理。作为数学科目挂了四门的工科蠢材，我整个学期都听得云里雾里，到了学期末的时候突然告诉我们说期末大作业要用 Python 来写。只好赶鸭子上架，学了三小时速通 Python 直接开始写报告。最后只好提交了一些狗屁不通的代码（我自己都看不懂），