国外最优化控制软件GPOPS的英文说明书。

BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

人工免疫算法，用于计算函数的极值问题，收敛性极佳，迭代不到10次就可以找到最优解，而且与理论解完全吻合

1stOpt（FirstOptimization）是七维高科有限公司（7D-SoftHighTechnologyInc.）独立开发，拥有完全自主知识产权的一套数学优化分析综合工具软件包。
在非线性回归，曲线拟合，非线性复杂工程模型参数估算求解等领域傲视群雄，首屈一指，居世界领先地位。
除去简单易用的界面，其计算核心是基于七维高科有限公司科研人员十数年的革命性研究成果【通用全局优化算法】(UniversalGlobalOptimization-UGO)，该算法之最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中使用迭代法必须给出合适初始值的难题，即用户勿需给出参数初始值，而由1stOpt随机给出，通过其独特的全局优化算法，最终找出最优解。
以非线性回归为例，目前世界上在该领域最有名的软件工具包诸如OriginPro，Matlab，SAS，SPSS，DataFit，GraphPad，TableCurve2D，TableCurve3D等，均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到最优解。
如果设定的参数初始值不当则计算难以收敛，其结果是无法求得正确结果。
而在实际应用当中，对大多数用户来说，给出(猜出)恰当的初始值是件相当困难的事，特别是在参数量较多的情况下，更无异于是场噩梦。
而1stOpt凭借其超强的寻优，容错能力，在大多数情况下（大于90%)，从任一随机初始值开始，都能求得正确结果。

一．问题描述对2006年度全国80多个城市的每天空气质量状况进行查询、排序等操作。
空气质量状况对象包括城市代码、城市名称、首要污染物、污染指数、污染物级别、空气状况、年、月、日二、实验要求1．普通查询：输入城市名称和城市代码，分别查询该城市每天、每周、每月、每季度和全年的空气质量状况例子：查询太原市2006年第8周的空气质量状况2．统计查询：（1）输入城市名称和城市代码，分别查询该城市每周、每月、每季度和全年的空气质量为优、良、轻微污染、轻度污染、重污染的天数例子：查询石家庄市2006年第2季度空气质量为轻微污染的总天数（2）根据时间查询空气质量状况：输入周编号、月编号、季度编号或年编号，以及空气质量为优、良、轻微污染、轻度污染、重污染的天数，查找相应的城市名称例子：查询2006年5月，空气被轻度污染3天以上的城市有哪些？3．排序查询（1）输入周编号、月编号、季度编号或年编号，查询城市空气质量的排行榜例子：查询2006年第6周，全国空气平均质量最好的前20个城市为哪些？

模拟各种线路开端，节点负荷越线等故障下的最优潮流后，系统整体切负荷量的大小。

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RGV动态调度问题，通过严格限定其单步时间操作完成时间最短而得到的最优化方案，在无故障率的前提下，只要限定初始RGV机车位置，便可以得到唯一的行驶轨迹和规律，通过对其初始下料顺序全排列进行优化，得到的最理想解即为接近最优解。
而在有故障率的情况下，通过weibull曲线可以得出其故障时间相关期望，由期望结合实况模拟仿真，并不断循环，可以得到无数确定初始下料顺序下的调度优解，反应出RGV运行过程在不同场景下的不同规律。

最优化问题教材---无论做任何一件事，人们总希望以最少的代价取得最大的效益，也就是力求最好，这就是优化问题．最优化就是在一切可能的方案中选择一个最好的方案以达到最优目标的学科．例如，从甲地到乙地有公路、水路、铁路、航空四种走法，如果我们追求的目标是省钱，那么只要比较一下这四种走法的票价，从中选择最便宜的那一种走法就达到目标．这是最简单的最优化问题，实际优化问题一般都比较复杂．概括地说，凡是追求最优目标的数学问题都属于最优化问题．作为最优化问题，一般要有三个要素：第一是目标；
第二是方案；
第三是限制条件．而且目标应是方案的“函数”．如果方案与时间无关，则该问题属于静态最优化问题；
否则称为动态最优化问题．

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。