Mermaid 是为了“沟通”而生的——它牺牲了深度，换取了在现代办公和开发环境中的极致效率。Graphviz 是为了“表达”而生的——它牺牲了易用性，换取了处理任何复杂图形逻辑的能力。在实际工作中，很多开发者会两者兼修：用 Mermaid 记录日常业务流程，用 Graphviz 自动生成系统架构的依赖图谱。

本专栏持续更新AI提示词库和供应链管理相关内容。文章汇总了库存管理的核心模型公式，包括随机提前期库存、循环调度和交叉转运三大类模型的关键公式及其参数定义、用途和应用场景。涵盖经济订货量、安全库存计算、最优循环周期等核心内容，为供应链规划和库存决策提供量化工具。公式按模型分类整理，便于快速查询与实际应用。

本文系统阐述了随机提前期下库存模型的扩展逻辑与应用方法。通过量化提前期波动对库存需求的影响，构建了包含期望值和方差的核心公式，并融入传统库存策略框架。案例显示，提前期波动可使安全库存增加205%，突显供应链优化的重要性。模型适用于中等波动场景，但对极端情况存在局限。建议企业强化数据积累、主动降低波动，并动态调整参数。未来可结合大数据与AI技术，实现库存模型的动态自适应优化。

本文探讨了有限生产率下的经济订货量（EOQ）模型，该模型通过放宽传统EOQ的"瞬时补货"假设，更贴合制造业生产场景。文章详细推导了有限生产率下库存动态变化、最优生产批量公式及最小总成本计算方法，并通过实例演算验证模型应用。模型核心在于平衡生产准备成本与库存持有成本，考虑生产速率对库存的影响，为制造业企业提供更精准的库存-生产联合决策工具，具有降低库存水平、优化生产批量的实际应用

本专栏持续更新AI提示词库，聚焦供应链与制造系统的规划优化。文章详细解析了EOQ（经济订货量）模型及其扩展模型的核心公式，包括基础EOQ、数量折扣、有限生产率和多产品约束等场景。公式体系涵盖总成本函数、最优订货量计算、敏感性分析等关键指标，并提供了参数变化对最优订货量的影响分析。这些模型可帮助企业优化库存管理，降低采购、持有和订货成本，提高供应链效率。

摘要：本文介绍了库存管理中的基准库存模型计算，通过Excel解法求解安全系数、最优库存水平和订单满足率。关键步骤包括计算关键比率（CR=0.9574）、安全系数（z≈1.722）、基准库存水平（B≈883件）和订单满足率（≈99.7%）。文章提供了完整的公式推导和参数代入过程，建议参考原专栏获取更多习题解析。本专栏持续更新AI提示词库相关内容。

摘要：本文记录了一个在C++中实现Python yield功能的实验过程。作者通过Github Copilot的帮助创建了三个版本的项目：使用C++20原生协程的c20_yield、使用C++17手写生成器的c17_yield，以及基于Boost.Coroutine2的boost_yield。

介绍在Windows 下使用 Boost 的文章很多，但多是讲如何在Visual Studio 界面下直接操作的，这里介绍一下CMake 项目如何使用 Boost.