声明：本文仅分享个人见解，不构成投资建议。本文转载自公众号【GenesiSee】，原文发布时间：2023年01月18日原文链接：ZK｜零知识证明研究综述近10年来，区块链技术快速发展，隐私和扩容成为了区块链领域极其受关注的两个方向。零知识证明技术因其在区块链领域的隐私保护和扩展能力上的优势逐渐进入大众视野。零知识技术可以让开发者既能利用以太坊等底层区块链的安全性，又能提高dApp的交易吞吐量和速度，同时保护用户隐私。本文将从基本概念、理论发展、主流算法、开源库、典型应用等方面展开，对零知识证明技术进行相关梳理。01｜基本概念零知识证明（Zero-KnowledgeProof）实质上是一种涉及两
目录一、引言背景SVM算法的重要性二、SVM基础线性分类器简介什么是支持向量？超平面和决策边界SVM的目标函数三、数学背景和优化拉格朗日乘子法（LagrangeMultipliers）KKT条件核技巧（KernelTrick）双重问题和主问题（DualandPrimalProblems）四、代码实现数据预处理模型定义优化器选择训练模型评估模型五、实战应用文本分类图像识别生物信息学金融预测客户细分六、总结本篇文章全面深入地探讨了支持向量机（SVM）的各个方面，从基本概念、数学背景到Python和PyTorch的代码实现。文章还涵盖了SVM在文本分类、图像识别、生物信息学、金融预测等多个实际应用场
这篇文章旨在解决生鲜商超在管理蔬菜商品时面临的挑战。这些挑战包括蔬菜保鲜期短、品相易变、销售量与时间相关，并需要根据历史销售数据和市场需求进行每日补货和定价决策。问题1：为了更好地了解市场情况，首先进行了销售数据的分析。文章通过对不同蔬菜品类和单品的销售量进行可视化分析，展示了它们的销售趋势和相关性。这有助于商超了解哪些蔬菜品类或单品在不同时间段内更受欢迎，以及它们之间是否存在相互关联。问题2：接下来，商超希望以品类为单位来制定补货计划。文章通过分析各蔬菜品类的销售总量与成本加成定价之间的关系，提供了未来一周的日补货总量和定价策略。这有助于商超在不知道具体单品和进货价格的情况下，根据市场需求来
文章目录线性规划整数规划一般的整数线性规划问题0-1整数规划广义指派问题非线性规划二次规划线性规划 运筹学对于线性规划问题直接使用图解法，单纯形法利用求解。在python中可以直接使用scipy.optimize模块的linprog函数求解。 linprog函数的调用方式： scipy.optimize.linprog(c,A_ub=None,b_ub=None,A_eq=None,b_eq=None,bounds=None, method='highs',callback=None,options=None,x0=None,integrality=None)常用参数解释:(1) c:价
🔆文章首发于我的个人博客：欢迎大佬们来逛逛数学建模：多目标优化算法多目标优化分别求权重方法算法流程：两个目标权重求和，化为单目标函数，然后求解最优值minx∑i=1mwiFi(x) s.t. g(x)⩽0h(x)=0\begin{array}{ll}\min_{x}&\sum_{i=1}^{m}{w_{i}F_{i}(x)}\\\\\text{s.t.}&g(x)\leqslant0\\\\&h(x)=0\end{array}minx s.t. ∑i=1mwiFi(x)g(x)⩽0h(x)=0clc;clear;%%指定初始解x0=zeros(3,1);%不等约束A=[2,1,3
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介数据科学（DataScience）是一种应用数学、统计学和计算机科学等领域的交叉学科，旨在理解数据产生的现象并运用数据科学的方法进行预测和分析，从而有效提升企业的决策能力、改善业务结果、发现新的机会，并在各个行业实现商业价值。本篇文章将探讨数据科学发展的历史，总结其核心概念、方法论以及发展趋势，并着重阐述深入浅出地讲解数据科学中的核心概念、术语、算法以及具体操作步骤和数学公式。2.数据科学概览数据科学的历史及主要角色数据科学的发展史可谓五百年一遇。其主要参与者包括古希腊的雅典人、罗马天主教徒、埃及的希伯来人、中国的老子、英国的牛顿、美国的约翰·麦克唐纳、日本
Scipy介绍scipy是一个python开源的数学计算库，可以应用于数学、科学以及工程领域，它是基于numpy的科学计算库。主要包含了统计学、最优化、线性代数、积分、傅里叶变换、信号处理和图像处理以及常微分方程的求解以及其他科学工程中所用到的计算scipy模块介绍scipy主要通过下面这些包来实现数学算法和科学计算，后面对于scipy的讲解主要也是基于这些包来实现的cluster：包含聚类算法constants：物理和数学上的一些常数fftpack：快速傅里叶变换integrate：积分和常微分方程的求解interpolate：插值和平滑的样条函数io：输入和输出linalg：线性代数ndi
一、导入数据1.直接赋值2.读取Excel文件3.代码示例importpandasaspd#读取数据文件defreadDataFile(readPath):#readPath:数据文件的地址和文件名try:if(readPath[-4:]==".csv"):dfFile=pd.read_csv(readPath,header=0,sep=",")#间隔符为逗号，首行为标题行#dfFile=pd.read_csv(filePath,header=None,sep=",")#sep:间隔符，无标题行elif(readPath[-4:]==".xls")or(readPath[-5:]==".xls
引言：在准备九月份的华为杯，入门选择了司守奎老师的教材《数学建模算法与应用》，书中仅提供了lingo和matlab的版本，但是python的数据处理能力更加出色，因此考虑在学习的过程中将代码全部用python实现。第一章：线性规划基础代码：（例题1.1）'''maxz=4x+3y2x+y=0'''#pipinstallscipyimportnumpyasnpfromscipy.optimizeimportlinprog#目标函数c=np.array([-4,-3])#约束条件A=np.array([[2,1],[1,1],[0,1]])b=np.array([10,8,7])#边界条件x_bo
C题用到了vlookup函数将所有数据同类项进行合并，公式如下：单品类：=VLOOKUP(C2,[附件1.xlsx]Sheet1!A$2:D$252,2,FALSE)大类: =VLOOKUP(C2,[附件1.xlsx]Sheet1!A$2:D$252,4,FALSE)批发价格: =VLOOKUP(C2,[附件3.xlsx]Sheet1!B$2:C$55983,2,FALSE)单品损耗率: =VLOOKUP(H2,[附件4.xlsx]Sheet1!B$2:CS252,2,FALSE)价格=单位成本*（1+加成率）单位成本=（固定成本总额+变动成本总额）加成率=（固定成本总额+变动成本总额）销售量
