先纵览一下思考与练习的题目，可以发现主要是画图和解方程方面的题目。下面是我给出的解答。准备工作首先导入几乎每题都需要用的库，并进行绘图和科学计数法的设置。其他模块在使用时再导入。import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']# 在图中显示中文字体plt.rcPar

，我学习《动手学深度学习》的效率和激情在学习基础部分和计算机视觉部分时还能保持不减，但在进入第三阶段学习自然语言处理开始似乎逐渐冷却到了一个低谷，第三个阶段也受到中秋假期的影响吧，放纵了下，此外有时还会怀疑自己。如果说刚开始，闲暇对于我的效用就是0，学习《动手学深度学习》的效用是100，而现在学习本书的效用对于我来说可能已经降到60，闲暇或者学习其他东西上升到40。本来计划第四阶段学习优化算法部分

有很多maxnet框架细节要注意，比如循环神经网络的forward要把input进行转置等。有的地方需要对模型输入输出的形状很明晰，比如你在用注意力机制要concat的时候。

自从上次在写完《数学建模简明教程-基于python》第六章-线性规划的课后习题后，我就开始思考接下来到底写那一章了，感觉纠结了很久。我把第七章非线性规划和第四章的常微分方程的部分都学习了一遍，然后决定先写常微分方程，可能是在程序或模型书写上，非线性规划似乎和线性规划没有多大区别，如果又和线性规划一样写模型求解可能会有点重复。所以我决定先学习常微分方程，有一点陌生，也有一点神秘感，也许是对新领域的渴