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

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。

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.

例如，在 Pycharm 中，对于目录结构2，可以直接按下面代码导入模块，而不用通过 sys.path 添加父文件夹路径。Python 编程中，每个以 .py 为后缀的文件被称作模块（module）。很多时候，我们需要导入其他模块中的函数，在 Python 中导入其他文件夹中的模块时，有几个规则和方法可供使用。，其中，“other_folder” 为文件夹在电脑硬盘中的详细地址。若具体想导入 my

文章目录1. Numpy计算均值、方差、标准差2. Pandas计算均值、方差、标准差Python 中的 numpy 包 和 pandas 包都能够计算均值、方差等，本文总结一下它们的用法。1. Numpy计算均值、方差、标准差一般的均值可以用 numpy 中的 mean 方法求得：>>> import numpy as np>>> a =...

线性规划的对偶问题很容易写出，但非线性规划的对偶问题有点不一样。考虑非线性规划问题：min⁡xf(x)s.t.gi(x)≥0,i=1,…,m,hj(x)=0,j=1,…,l,x∈D.\begin{aligned}\min_{\textbf x}\quad& f(\bf x)&\\\text{s.t.}\quad & g_i(\textbf x)\geq 0, & i

对于一个线性分式规划，可以将其转化为线性规划问题求解。