深度学习
一、框架(一)快速获得API(#以Dataset为例)123help(Dataset)Dataset??或者直接Ctrl+Dataset
获取图像的库Pillow
Python 学习笔记之—— PIL 库 - 知乎 (zhihu.com)
文件操作OS
简单明了！Python中的OS模块 - 知乎 (zhihu.com)
(二)Datase123456789101112131415161718192021222324from torch.utils.data import Datasetfrom PIL import Imageimport osclass MyData(Dataset): def __init__(self,root_dir,label_dir): self.root_dir = root_dir self.label_dir = label_dir self.path = os.path.join(self.root_dir,self.label_dir) self.img_path = os.listd ...
Matlab基础
一、变量&运算123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158159160161162163164%%% 加*为了解内容% 生成矩阵 % 直接法 a = [1,2,3;4,5,6;7,8,9]; % 冒号一维矩阵 a = 开始：步长：结束，步长为1可省略 b = 1: ...
SE代码
一、DNN
数模算法python模板
一、规划问题(1)线性规划
pulp解决简单线性规划问题
123456789101112131415161718192021222324import pulp# 1.定义一个规划问题MyProbLP = pulp.LpProblem("LPProbDemo1", sense=pulp.LpMaximize) #LpMinimize/LpMaximize# 2.定义决策变量x1 = pulp.LpVariable('x1', lowBound=0, upBound=7, cat='Continuous') #Integer/Binary/Continuousx2 = pulp.LpVariable('x2', lowBound=0, upBound=7, cat='Continuous')x3 = pulp.LpVariable('x3', lowBound=0, upBound=7, cat='Continuous')# 3.设置目标函数MyPr ...
数据预处理
一、数据预处理123456import pandas as pddf=pd.read_csv('file_name.csv') #读取文件df=pd.read_excel('path', sheetname = 'sheet1', header = 0, names = ['第一列','第二列','第三列'])data = pd.read_csv('path',sep = ',', header = 0, names = ['第一列','第二列','第三列'], encoding = 'utf-8')data = pd.read_table('path', sep = '\t', header = None, names = ['第一列','第二列','第三列& ...
数模五一B
Analysis：一：评价类，topsis模型参考资料：
小白快速上手熵权Topsis（原理+实战）_哔哩哔哩_bilibili
数学建模——常考评价类模型介绍 - 知乎 (zhihu.com)
二、三：预测类问题，ARIMA时间序列分析参考资料：
时间序列分析（2） ARIMA 模型 - 知乎 (zhihu.com)
用ARIMA构建时间序列模型（附Python 和R代码） - 知乎 (zhihu.com)
小白快速上手时间序列ARIMA（原理+实战）_哔哩哔哩_bilibili
Q: LSTM也可用？是否鸡肋？A: ARIMA时间序列与LSTM神经网络的对比 - 知乎 (zhihu.com)
四：图论，最短路算法本题中，传统最短路算法即可求解。因为图已经给出，边的权值也可以计算。
（进阶：最小费用最大流）
软件？——Graphi五：数学统计问题固定需求常数：（均值-标准差）/2；决策树？
如何验证该常数的准确性？非固定需求常数：实际运输量-固定需求常数。
如何理解非固定需求概率分布估计方法？Questions:
归一化处理的注意事项，尤其是评价类问题；
模型评价和验证；
规划类问题 ...
如何拿到导师的超算（4090）
如何拿到导师的超算(4090😂)一、登录服务器及基础工作
登录：Vscode内安装Remote SSH拓展，在右侧远程资源管理器内的SSH下的主机内新建一个账户，账户写好端口、账号、密码，然后登录。一般情况下服务器内应该配好了Slurm。记得给自己空白的分区下安装拓展，直接用vscode就行。
修改密码：命令 passwd 用户名 修改。设密码是为了防挖矿。
上传文件：切到被上传文件的目录下，scp -P XXX(你的端口号) -r XXX(文件名) XXX(用户名)@XXX(IP):~/,装了Termius可以桌面式操作上。
配置环境：依照CUDA，先安装Anaconda，然后Pytorch
PyTorch教程：如何使用Python开发深度学习模型（建议收藏） - 知乎 (zhihu.com)
详细可参考：手把手教你如何连上实验室的服务器实验室服务器是什么爱吃西瓜的三木的博客-CSDN博客
二、Screen后台运行
机试技巧与STL
机试技巧与STL[TOC]
vs2018 快捷键1234567891011121314151617CTRL + J 列出成员 Ctrl+E,D 格式化全部代码 Ctrl+K,F 格式化选中的代码 CTRL + SHIFT + E 显示资源视图 F12 转到定义 CTRL + F12 转到声明 CTRL + ALT + J 对象浏览 CTRL + ALT + F1 帮助目录 CTRL + F1 动态帮助 CTRL + K, CTRL + C 注释选择的代码 CTRL + K, CTRL + U 取消对选择代码的注释 CTRL + U 转小写 CTRL + SHIFT + U 转大写 F5 运行调试 C ...
VSCODE常见问题
VSCODE常见问题一、中文乱码方法：
点击“文件”→“首选项”→“设置”，在“文本编辑器”下拉菜单找到“文件”，勾选“Auto Guess Encoding”（或者直接在搜索设置栏输入：Auto Guess Encoding，也能快速找到）→之后重启VSCode设置即可生效。
点击“文件”→“首选项”→“设置”，在搜索设置中搜索“Encoding”，选择“GBK”。(此设置只针对新建文件有效，之前已有文件无法自动设置。)
图论
图论存储。图用邻接矩阵（较少），树用邻接表。
12//邻接表void add(int a, int b) {e[idx]=b; ne[idx]=h[a]; h[a]=idx++;}
一、遍历：DFS和BFSDFS模板dfs多用函数递归，作为遍历框架；bfs则用队列是否为空的循环，作为遍历框架。
12345678910111213//从dfs(0)作为函数入口void dfs(int u){ //path[]作为答案，st[]限制元素使用次数，u作为path[]的下标 if(u==n) //输出 for(int i=1; i<=n; i++){ //遍历范围 if(!st[i]){ //满足条件 path[u]=i; st[i]=true； //使用过后做标记 dfs(u+1); path[u]=0; //还原 st[i]=false; } }}
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