简洁是智慧的灵魂,冗长是肤浅的藻饰.--莎士比亚<哈姆雷特> 1 PuLP 库的安装 如果您使用的是 Anaconda[1] 的话(事实上我也更推荐这样做),需要先激活你想要安装的虚拟环境,之后在 Prompt 输入 pip install pulp 不出意外的话等一会就安装完毕. 2 线性规划简介 想必大家能点开这篇文章一定都知道线性规划是什么意思吧--那么我用两个例子再简单说一下. 2.1 线性规划 2.1.1 题目描述[2] 若变量 \(x, y\) 满足约束条件: \[\left\{

本节以一个实际数学建模案例,讲解 PuLP 求解线性规划问题的建模与编程. 1.问题描述 某厂生产甲乙两种饮料,每百箱甲饮料需用原料6千克.工人10名,获利10万元:每百箱乙饮料需用原料5千克.工人20名,获利9万元. 今工厂共有原料60千克.工人150名,又由于其他条件所限甲饮料产量不超过8百箱. (1)问如何安排生产计划,即两种饮料各生产多少使获利最大? (2)若投资0.8万元可增加原料1千克,是否应作这项投资?投资多少合理? (3)若每百箱甲饮料获利可增加1万元,是否应否改变生产计划? (

1.什么是线性规划 线性规划(Linear programming),在线性等式或不等式约束条件下求解线性目标函数的极值问题,常用于解决资源分配.生产调度和混合问题.例如: max fx = 2*x1 + 3*x2 - 5*x3 s.t. x1 + 3*x2 + x3 <= 12 2*x1 - 5*x2 + x3 >= 10 x1 + x2 + x3 = 7 x1, x2, x3 >=0 线性规划问题的建模和求解,通常按照以下步骤进行: (1)问题定义,确定决策变量.目标函数和约束条件:

1.基于字典的创建规划问题 上篇中介绍了使用 LpVariable 对逐一定义每个决策变量,设定名称.类型和上下界,类似地对约束条件也需要逐一设置模型参数.在大规模的规划问题中,这样逐个定义变量和设置模型参数非常繁琐,效率很低.Pulp 库提供了一种快捷方式,可以结合 Python语言的循环和容器,使用字典来创建问题. (1)使用快捷方法建立一个规划问题,可以用字典类型(dict) 建立多个变量,例如: name = ['废料1', '废料2', '废料3', '废料4', '镍', '铬',

0.引言 介绍 Windows 10 64位系统下,利用 Anaconda 开发环境,在python中安装 Dlib库 : windows下dlib的安装十分不友好,所以在这里分享下安装过程: windows10 + anaconda + pip + dlib : (借助anaconda的话,那个cmake和boost这里不需要,操作方便很多) 1.Dlib的简介(官网:http://dlib.net/) Dlib是一个机器学习的开源工具包(官网:http://dlib.net/),用于机器人,

使用anaconda环境下使用pycharm后,有些其他库也想安装,但开始在python.exe目录下安装没成功,因为pycharm用的环境已经不是原始的python.exe解释器了.就总结了一些安装库的方法. 注:这些方法不是最简便的,仅供学习扩展用. 一.安装selenium库 1.下载anaconda2.把anaconda中python解释器地址放在path环境变量中 3.在cmd中输入python,会看到anaconda运行解释器 4.pip install selenium    二.

很多时候我们需要自己手动安装一些库,例如因为网络原因,或者下载源没有这个包. 以Windows环境为例,无论是pip安装还是anaconda安装,最终的包都是安装在,工作目录/Lib/site-packages/下,这个工作目录是指python解释器所在的目录. 安装方法: python setup.py install python解释器已经被加入到环境变量中了,因此执行python命令,无论在哪个目录下都可以成功.当然如果,系统上同时存在python2和python3的话,就需要注意了. 但

0. 引言 介绍在 Windows  操作系统下,在 Python 的 Anaconda 集成环境中,安装 Dlib 库 : 对于不了解源码编译的,或者利用 cmake 方法失败的,可以尝试下此方法: Windows 10 + Python (Anaconda) + pip + Dlib : 1. Dlib 的简介( 官网:http://dlib.net/ ) Dlib 是一个机器学习的开源工具包( 官网:http://dlib.net/ ),用于机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境

最近在看情感分析的东西,于是在spyder里import jieba,and then就报错了. 百度之后,发现jieba是一个第三方库,它并不存在于anaconda内置的packages中.所以在用conda install jieba或者打开 Anaconda Navigator来导入都会失败. 于是,我百度,失败,再百度,再失败,再再百度,再再失败--我看的是情感分析,然后在这里卡了也就几小时-- 上演500个回合后,我终于领悟到安装的精髓了. 安装成功,终于可以导入啦!老天啊,我终于安装

TensorFlow™ 简介: TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等.TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度

学习总结自:如何使用anaconda安装或更新自己想要的库_xiexu911的博客-CSDN博客_anaconda 安装库 打开Anaconda Prompt后,输入指令及响应 conda list:列出所有已经安装的库及其版本 conda list 库名:列出指定的库的信息 pip install 库名:安装某个库 conda install 库名:同上 pip install 库名 --upgrade:更新某个库 pip install 库名==version :安装库的某个版本 conda

1 曾经的困扰 有段时间,想使用基于不同python版本的anaconda,就直接从官网下载了两个不同的anaconda版本进行安装.刚开始的时候,还觉得也没啥问题.用了一小段时间,在安装其他的第三方库时,经常发现安装失败,并且经常出现下面的问题:这个问题,我google.百度等查了好久,也没有解决好.后来,我把两个版本的anaconda都卸载了,重新安装了其中一个版本,发现再安装其他第三方库时,上述问题就不存在了.很有可能上述问题就是同时安装两个版本的anaconda引起的(不过我也不能完全肯

环境python 3 anaconda pip 以及各种库 1.requests库的使用 主要是如何获得一个网页信息 重点是 r=requests.get("https://www.google.com/?hl=zh_CN")这里是爬取了谷歌主页(***)可以换成其他页面爬取 import requests r=requests.get("https://www.google.com/?hl=zh_CN") print(r.status_code) r.encodi

1.简便起见 比起麻烦的安装各种库,我们选择最方便的Anaconda的conda或pip(兼容支持)安装相关库. Pycharm本身缺少numpy和matplotlib这些库,而另一个Python的开发环境Anaconda则自带了300多种常见的库. 所以想在pycharm中使用Anaconda自带的库.实现这一“借用”的则是Pycharm中对 “Project Interpreter”的设置, 该设置是设定Pychar使用哪一个python编译器.那么只要将该interpreter设置为Ana

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6746499.html Anaconda安装 在清华大学 TUNA 镜像源选择对应的操作系统与所需的Python版本下载Anaconda安装包.Windows环境下的安装包直接执行.exe文件进行安装即可,Ubuntu环境下在终端执行 $ bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 2.7版本 或者 $ bash Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_

Anaconda+Tensorflow环境安装与配置 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6746499.html Anaconda安装 在清华大学 TUNA 镜像源选择对应的操作系统与所需的Python版本下载Anaconda安装包.Windows环境下的安装包直接执行.exe文件进行安装即可,Ubuntu环境下在终端执行 $ bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 2.7版本 或者 $ bash

提示有些库 high**** opencv的问题,好像是这几个库版本冲突,不要用anaconda里的lib库,用系统的库就行了,删掉或者从新链接过去.

一.首先下载anaconda,下载:Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh(https://repo.continuum.io/archive/)参考网址:https://www.cnblogs.com/willnote/p/6746499.html 二.安装anaconda,进入下载目录 如果没有修改的话,默认的下载目录是在 /home/下载/下,Ctrl+Alt+T打开终端,输入 cd /home,然后按两次Tab键,终端会自动补上用户名以及该用户名下的文件目录: 可

在学习推荐系统.机器学习.数据挖掘时,python是非常强大的工具,也有很多很强大的模块,但是模块的安装却是一件令人头疼的事情. 现在有个工具--anaconda,他已经帮我们集成好了很多工具了!anaconda里面集成了很多关于python科学计算的第三方库,主要是安装方便,而python是一个编译器,如果不使用anaconda,那么安装起来会比较痛苦,各个库之间的依赖性就很难连接的很好. 在windows中,pycharm是一个比较好python编辑器,所以如果能把pycharm 和 ana

介绍 Anaconda是开源的Python包管理器.既是Python各种库的大礼包集合,特别是数据分析和科学计算方面的库都预装了,也是一个能创建虚拟机环境的工具. 我为什么安装 我安装它的原因不是科学计算,是因为我要用AkShare库获取数据,要求Python 3.6 及以上版本.我电脑Python 2.7.15,又不想升级,所以安装anaconda,用anaconda创建虚拟机环境,在虚拟机环境使用Python3.7,本地电脑保持原版本不变. 安装过程 下载地址www.anaconda.com