借助 chaptgpt 和 deepseek，成功实现了c++上的多阶段报童模型的动态规划。花费了几天，将以前的 java 程序用 c++ 实现。

本文总结了深度学习中三个重要概念： 上下文向量（context vector）：在序列模型中用于表示输入序列相关信息的向量，从最初的固定编码器状态发展为注意力机制下的动态加权求和，提升了长序列处理能力。 批量大小（batch size）：训练时每次输入的样本数量，影响GPU并行效率、梯度稳定性及学习率设置，常用范围从32到8192不等，需权衡内存与计算效率。 嵌入（embedding）：将分类数据

的流程，核心是通过统计模型验证经济理论或政策效果。检验美国各州最低工资上调是否导致青少年（16-19岁）就业率下降。让 deepseek 帮我总结了下，供以后参考。，方法选择需紧密围绕研究问题和数据特性。双向固定效应面板模型有几个参数，与。计量经济学论文的研究方法通常遵循。

本文总结了在C++中绘制数学函数图的3种方法：1.调用Python API使用matplotlib画图，需配置Python.h路径并初始化解释器；2.使用matplotlib-cpp库，需修改源码并正确配置路径；3.使用Qt的QPainter绘制，但功能较简单。前两种方法推荐使用TkAgg后端避免卡死，并提供了正弦函数和动画的示例代码。第三种方法因配置复杂未成功使用。文章比较了各方法的优缺点，为C

pandas 是 Python 做统计分析时最重要的数据分析工具之一，它基于 numpy 开发，提供了许多处理大型数据集所需的函数，可以灵活高效的处理各种数据集。在修改 pandas 的 DataFrame 数据时，将 pandas 的索引位置赋值为新的值。里面跟着相邻两个行索引的方式，例如 df[0:1] 显示第 1 行的数据，而 df[1:2] 显示第 2 行的数据。，它不仅能查看多行多列数据

字段说明时间日志级别日志内容记录日志的文件%(lineno)d行号logging。

在 C++ 中，structclass和namespace经常看到，都是，但它们的作用、访问权限和适用场景各不相同。借助 AI 总结了这篇博客。Java 与 Python 中，没有看到 struct 与 namespace 的类似类型。

凸优化在学术研究中非常重要，经常遇到的问题是证明凸性。常规证明凸性的方式是二阶导数的黑塞矩阵为半正定，或者在一维函数时二阶导数大于等于零。但很多时候的数学模型并不那么常规、容易求导的，若能够知道一些保留凸性的运算，将能够显著减少证明凸性的难度。这篇博客总结一些这个知识点。

克隆巴赫系数 Cronbach’s alpha 是度量问卷信度（Reliability）的一个指标，一般大于 0.7 表示问卷的信度可以接受，大于 0.8 表示问卷的信度良好，大于 0.9 表示问卷的信度优秀。信度即测量的一致性，表示若问卷中的问题重复很多次问同一个人，这个人的回答总是一致的。效度是衡量问卷中的问题能否测量出它应该测量的事物的成都，例如网上的一些 IQ 测试问题真的能反映一个人的真

多次在论文或讲座中听到一些老外降到 GAMS 语言，这几个月简单接触了下，发现这个语言确实很不错。不仅自身可以求解一些线性或非线性规划问题，也能调用其他求解器。网上可以找到这个软件的破解版，调用其他求解器时，需要下载这些求解器，并告诉 gams 这些求解器的调用地址（有三种方法：一是将求解器 exe 的地址添加到计算机的系统变量里；二是在 gams 安装目录下自建一个求解器 path 的 txt.