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Python开发【第十一篇】:Python操作MySQL

“体育老师最无法承受的玩笑 ”数学

国内参数优化软件:1stOpt – First Optimizationg数学

  • 十二月 30, 2018
  • 数学
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首页:http://www.7d-soft.com/index.htm

2017
年,从微软、Oracle、IBM,到思科、思杰、HPE,再到 Etsy、Facebook、 Stack
Overflow,无论是老牌科技公司或者立异型集团,似乎都展现出一种颓势,裁员风波一浪高过一浪。而近观国内全体情势,继悟空单车等退出市场,酷骑单车、小蓝车先后关闭后,最近小鸣单车也被曝裁员
99%,集团实控人“跑路”……国内外的互联网圈显得动荡不止,预想而知,一大批从业者也正面临下岗的窘境,蜂拥至求职的军队内部。

 

而在这波求职的浪潮下,不少商家招聘似乎都有一个主干的学历门槛。另外,在招聘中,很多
HR
还会有一种其他的姿态,「不要培训机构出来的程序员」,这是歧视如故另有来头吧?

数学 1

塑造机构的程序员来源

数学 2

  1. 正规出来后进入培训机构再深造的;

  2. 非统计机专业的从业者,想转行为程序员;

  3. 高中毕业直接进入程序员培训机构。

数学 3

从上述三种来自中得以发现,之所以会进去培训机构,重要缘由是技巧不达到。尽管已经是总结机专业的,大多数也是混出来的。很多学员会连基本的数码算法、二进制八进制十六进制转换之类的文化都不懂,更不用提系统的语言编程了。而进入培训机构之后,出来的程序员为什么仍旧频频遭到公司拒绝啊?

 

数学 4

 

企业 HR 说

 

  • 自我面试过多少个培训机构出来,真心说基础太差,最中央的数学基础,还有逻辑思考这些不足,不是看不起,确实现在的塑造机构都是填鸭式教育,出来的人没有独立思想,只是一个能工作的码农!

  • 从面试经验来看,我厂对培训班出来的主题不会招,基础太差,干活也是浮于表面,知其不过不知其所以然。
    此外除非你特别特别牛,否则一个标准的本科文凭依旧需要的,另外的第一手简历就被刷掉了。

  • 今昔的栽培机构良莠不齐,所培育出来的程序员层次高低不一。且某些培训机构如故会教学员怎么着伪造简历,然教的并不是老大的好。学员去了合作社混充了一两年的行事经历,不过在所对应的职位上不可以做到一两年工作经历的人的应怀有的价值。

4.0新功能 (预定2010年8月6日):

同行程序员表示

1:襄助复数拟合、复数方程组统计;

  • 编程说到底,不是流程,不是学术,不是工人,是“手工业”。

2:扶助微分方程拟合求解;

这什么是手工业呢?曾今的木工、瓦匠、铜铁匠、裁缝、建筑师、道路设计、理发、园艺、厨神……

3:通用全局优化求解器变异效用,优化能力增强20%以上;

手工业是一个有玄机的正业,师傅和师傅之间相距巨大,全看一手功夫,有时候就相差毫厘,却全然失之,有时好像心不在焉,却能琢的鬼斧神工。

4:新的编程形式统计引擎;

一个好的程序员和一个新手或者离开数十倍工资,可是,老师傅可能是小孩子效用的一百倍不止,然则小孩子仍然会嫌工资少~

5:强大易用的数目批处理拟合功效

  • 铸就机构所灌输的见解使得程序员自诩高人一等,导致其稳住不清。刚出培训机构,就会吹嘘自己已有
     2 年或更多年的行事经历,工资起源在 8k-10k
    的。其实我在铺子曰镪过众多作育过来的,但假诺深远的聊两句就能窥见她们是作育出来的。

6:公式自动检索:扩展更多的二维、三维函数库;

本人是 2016 年 7 月学院毕业,刚初阶进商店才
2K,现在税后 6.2K。
我是一进入就能参与项目的开销,我很庆幸我毕业的时候没接触太多社会,不然我也仗着友好有些技术跟她俩一致欺骗公司,以及开高价。那自己也会被人看不起,找不到办事。

7:改进的积分总括,拟合,解方程可含蓄积分函数,补助高斯积分和辛普森(Simpson)积分算法

从而不是店铺毫不培训出来的人,是店铺毫不这么些自大,自欺欺人的人。
培训出来就找个铺面开端实习,逐渐涨经验成长,培训只是你的一个入门砖,需要您自己逐步的竭力,没有人能一蹴而就。

8:三维图形旋转、缩放、移动等职能

  • 实质上过四人经过培育出来的程序员们应该扪心自问是确实热爱编程吗?依旧只是被高额薪水吸引?

9:?号输入,可动态输入常数。

许多个人抱着作育出来就拿上万月薪的心怀,不是无法,只可是学编程好比学武功,培训速成也许是能够让您表面上打得行云流水,但迫切往往根基不足,在真正的类别里还是要吃过多亏的。

10:参数定义更加便民自由:Parameter 0<=a<=10, b=[1,3];

假若有五人,一个先后基础数据结构算法都很实在,但绝非项目支付经历,而另一个培训出身驾驭工具的应用,熟悉开发流程。长期内或者会比前者强。但假使不补上基础,流程工具都是如数家珍的长河,你可以速成,外人也可以,但人家花了大把时间读书的根底,你却不自然能补得回去。其实是不是栽培出身并不重大,重要的是有没有一个实在的愿意钻研的心。

11:更多的数学函数扶助:Wrap、Wrap0…

  • 扶植机构,只是让程序员熟识了如今用的部分框架之类的东西,再者培训并非是读书中的首要环节,只是出道的手法,能力首如若在塑造此前的进修。培训出来的人也是层次不齐,而且差的是真的专门差,当然这种在技巧面试和笔试环节基本是被淘汰的。

12:援助更多效益的首要字:FileWeight,OutWeight…

写在终极

13:重复总括时自动记录每便结果

学历其实对大商店来说会相比较注重,但广大职务确实跟学历无关,因而拘泥于格局的商店一再会错过很多天才。同时没有实力的程序员,入门都会变成难点,要论集团为何会毫无培训机构出来的程序员,一句话总计其根本原因:对于技术的探赜索隐,很多程序员只好算是「知其不过不知其所以然
」而已。

14:Exp函数总结修正,与Matlab等保持一致:Exp(-3^0.23)->
Exp(-(3^0.23))

源码免费下载地址:http://www.jinhusns.com/Products/Download/

15:….

3.0新功能 (2009年5月1日):

New in 3.0

1:重新设计的与另外高级语言的接口,更加有利于与C++, Fortran, Basic,
Pascal等语言的浑编联动。

2:扩展新的算法:稳健全局优化算法。

3:立异了离子群和最大继承算法,优化能力更强。

4:扩充了常微分方程(ODE)的求解功效,算法包括:龙格-库塔-费尔博格法(Runge-Kutta-Fehlberg
Method)、欧拉算法(Euler
Method)、2-5阶龙格-库塔算法(Runge-Kutta
Method),不仅能求解一般的初值ODE方程,还是能解特殊情势的ODE方程,对边值问题的ODE方程也能自在求解。

5:对线性规划问题活动判断识别,速度更快。

6:更加灵活的LoopConstant定义:LoopConstant d=[2,(max(x,1))];

7:与Vista兼容

8:编程格局扩大对新鲜函数的帮助(Erf, Erfc, Gamma, 贝丝(Bess)el…)

9:Parameter对For的支持。

10:拟合总计为止举行预测时,可总括每一点的导数

11:SubDivision、RunNext与Inherit功能

12:LogFile自动保存效率

13:RowData、RowDataSet与EndRowDataSet关键字

14:更加便利的Sum(),Prod()和For()语句

15:3D图形新格式:点状三维图

16:“復苏刚关门的文件“效能

….

2.5新功能 (2006年10月7日):

1:更加出色、稳健的通用全局优化能力

1:对Basic的两全协助

2:参数型变量问题的拟合(未知中间变量):ParVariable

3:带积分的拟合和函数优化

4:隐函数优化算法的改正,速度扩张10倍

5:隐函数拟合算法的订正:TradImplicit, ImplicitRange

6:BatchFile: 文件批处理效能

7:StepReg:渐渐拟合效能

8:CodeSheet:代码本表格,协理直接从表格中读取数据

9:代码本呈现情势:单业、多业和下拉

10:LoopConstant、FullLoopModel:自动循环总结功效

11:Constant a(1:3)=[1,2,3] -> Constant a = [1,2,3]

12:WeightReg:灵活多变、任意格局的带权重拟合

13:PassParameter:编程格局下襄助回到统计变量

14:参数初值自动选拔更加智能、健壮,适应范围更广

15:RegType:最小二乘法、最小一乘法等不同形式拟合

16:MDataSet,EndMDataset:网络节点数据自动转至矩阵数据

17:HotRun:设定自动热总计及总计次数

18:Sum,Prod,For更精简写法

19:编程格局下得以从来定义二维参变量

20:Plot、PlotLoopData:迭代划算过程中愈发丰硕、强大的动态图片表示方法

21:众多改进及Bug修正

2.0新功能 (2006年10月7日):

1:求解非线性方程组功用大幅立异,【麦夸特法+通用全局优化算法】已改成解非线性方程组的首选算法,其改革后的求解能力完全上强于任何其他算法。

2:最大不大优化问题求解 (Min马克斯(Max)):一种多目的优化求解功效。

3:智能拟合功能:该意义特别适合于数据量很大时的拟合,可数倍甚至数十倍缩小总括时间,数据量越大,效果越强烈。

4:革新的相当容易实现的带等式或不等式约束的拟合

5:算法自动选拔效用:对于刚接触1stOpt的用户而言,由于不通晓各算法的特点及适用范围,常无法确定什么挑选算法,该效能可按照问题的连串自动采取算法。

6:函数表明式以脚本语言描述表明功用:对于复杂、繁琐、冗长的题材,可通过脚本语言来叙述

7:常字符串数组表达功用:定义字符串数组功用

例:ConstStr S(1:3) = [x1^2+x2, x1*x2-x2^2, sin(x1)+x2];

等同于:ConstStr S1 = x1^2+x2, S2 = x1*x2-x2^2, S3 = sin(x1)+x2;

例:ConstStr S(1:3) = x2*[x1^2+x2, x1*x2-x2^2, sin(x1)+x2];

等同于:ConstStr S1 = x2*(x1^2+x2), S2 = x2*(x1*x2-x2^2), S3 =
x2*(sin(x1)+x2);

8:公式拟合自动检索时体面格局寻找效果

9:0-1计划,修正数值范围溢出题目

10:公式自动拟合库中,增加很多峰函数

11:约束函数连续宣布效用:

例:10.3>=x1+sin(x2)*x3>=0

等同于:

x1+sin(x2)*x3>=0;

x1+sin(x2)*x3<=10.3;

例:Parameter x1[0.5,0.66], x4[0.04,0.2], x7[,0.035];

MinFunction
0.44*x1+0.94*x2+0.88*x3+0.48*x4+4*x5+3.4*x6+2.3*x7+0.12*x8+1.6*x9+19*x10+25*x11;

3230*x1+2640*x2+2500*x3+1730*x4+2900*x5+2230*x6+2500*x7>2750;

8.27*x1+43*x2+40*x3+15.4*x4+62*x5+50*x6+45*x7>15;

8.27*x1+43*x2+40*x3+15.4*x4+62*x5+50*x6+45*x7<16;

0.038*x1+0.32*x2+0.32*x3+0.14*x4+3.91*x5+4.6*x6+33.4*x8+21*x9>2.85;

0.038*x1+0.32*x2+0.32*x3+0.14*x4+3.91*x5+4.6*x6+33.4*x8+21*x9<3;

0.058*x1+0.15*x2+0.14*x3+0.32*x4+2.9*x5+2.15*x6+0.14*x8+18.5*x9>0.5;

0.058*x1+0.15*x2+0.14*x3+0.32*x4+2.9*x5+2.15*x6+0.14*x8+18.5*x9<0.55;

0.26*x1+2.45*x2+2.41*x3+0.54*x4+4.35*x5+3.28*x6+2.6*x7+99*x11>0.8;

0.125*x1+0.48*x2+0.51*x3+0.18*x4+1.65*x5+1.31*x6+0.65*x7+99*x10>0.31;

0.298*x1+1.08*x2+1.4*x3+0.58*x4+2.21*x5+1.74*x6+0.83*x7+99*x10>0.58;

0.298*x1+1.08*x2+1.4*x3+0.58*x4+2.21*x5+1.74*x6+0.83*x7+99*x10<0.63;

0.077*x1+0.6*x2+0.6*x3+0.27*x4+0.8*x5+0.64*x6>0.19;

x2+x3>0.1;

x2+x3<0.22;

x5+x6>0.03;

x5+x6<0.07;

x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10+x11=1;

可写为:

Parameter x1[0.5,0.66], x4[0.04,0.2],x7[,0.035];

MinFunction
0.44*x1+0.94*x2+0.88*x3+0.48*x4+4*x5+3.4*x6+2.3*x7+0.12*x8+1.6*x9+19*x10+25*x11;

3230*x1+2640*x2+2500*x3+1730*x4+2900*x5+2230*x6+2500*x7>2750;

16>8.27*x1+43*x2+40*x3+15.4*x4+62*x5+50*x6+45*x7>15;

3>0.038*x1+0.32*x2+0.32*x3+0.14*x4+3.91*x5+4.6*x6+33.4*x8+21*x9>2.85;

0.55>0.058*x1+0.15*x2+0.14*x3+0.32*x4+2.9*x5+2.15*x6+0.14*x8+18.5*x9>0.5;

0.26*x1+2.45*x2+2.41*x3+0.54*x4+4.35*x5+3.28*x6+2.6*x7+99*x11>0.8;

0.125*x1+0.48*x2+0.51*x3+0.18*x4+1.65*x5+1.31*x6+0.65*x7+99*x10>0.31;

0.63>0.298*x1+1.08*x2+1.4*x3+0.58*x4+2.21*x5+1.74*x6+0.83*x7+99*x10>0.58;

0.077*x1+0.6*x2+0.6*x3+0.27*x4+0.8*x5+0.64*x6>0.19;

0.22>x2+x3>0.1;

0.07>x5+x6>0.03;

x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10+x11=1;

12:矩阵总计,基本函数求导统计

13:带权重的拟合功用

14:带约束的超越方程求解

15:For语句,扶助循环表明式

16:协理活动重新总计

17:立异的展望/验证功效

18:DataSet,AutoData定义数据时,可指定起先基数:

缺省时,初阶基数为1

例:

DataSet;

EndDataSet:

例:AutoData x = 1:1:10;

例:定义起头基数为0

DataSet [Base = 0];

EndDataSet:

例:AutoData[Base = 0] x = 1:1:10;

19:增加IFF关键字

20:代码中一贯从Excel表单和1stOpt电子表格中读取数据:必须指定文件名、表单名及数据范围

例:从Excel文件“C:\Data1.xls”中的“Sheet1”中读取数据举行拟合总结,数据范围从A1到B20

Function y = a + b*x + Exp(c*x);

DataFile C:\Data1.xls[Sheet1[A1:B20]];

21:常数连续定义:

例:Constant A(1:3) = 2;

等同于 Constant A1 = 2, A2 = 2, A3 = 2;

例:Constant A(1:3) = 10*[1,2,3];

等同于 Constant A(1:3) = [10,20,30];

22:增强的编程形式,可系数机关处理任意多的等式及不等式约束,对于复杂的带约束的工程问题,可自由求解。

23:修正定义多维常数、参数时出现的题目

1.5新功能 (2006年4月18日):

1:单纯形线性规划算法中,可进展整数规划、混合整数规划总结。

2:编程格局中,对约束规范的自动处理效果。

3: 权重拟合功效

4:结果数据自动保存效率。

5:同一代码本中,所有题目同时求解效率。

6:函数优化预测检验功效

7:数据自动发出成效: 关键字: AutoData

例:AutoData X = 1:1:10, Y = X^2+X;

等同于:Constant X(1:10) = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];

Constant Y(1:10) = [2,6,12,20,30,42,56,72,90,110];

8: 循环语句关键字:For,补助无穷镶套

例:For(i=1:3)(x[i]>=A[i]*i);

等同于: x[1] >=A[1]*1;

x[2] >=A[2]*2;

x[3] >=A[3]*3;

9: 新增特殊密度分布函数:BetaCDF, BetaPDF, BinoCDF, BinoPDF, Chi2CDF,
Chi2PDF, ExpCDF,
ExpPDF, PoissCDF, PoissPDF, TCDF, TPDF

10:增添函数求导总括成效

例:(x*exp(x+sin(x)))’ ==>

diff(x*exp(x+sin(x)),x) = exp(x+sin(x))+exp(x+sin(x))*(1+cos(x))*x

diff(x*exp(x+sin(x)),x=3) = exp(x+sin(x))+exp(x+sin(x))*(1+cos(x))*x
= 23.82417126

11:新增:

BinParameter: 定义0-1变量;

IntParameter: 定义正整数变量;

ParameterDomain:定义变量范围;

PlotXYZData:画三维数据图;

PlotMeshData:画三维网格数据图;

PlotPoint3D:画三维点图;

12:众多改进,运行更便捷、稳定。

荒谬纠正:

1:函数表达式中冒出空格显错的题材。

2:拟合时,用“DataFile”调用外部数据文件出错。

3:用超越一遍“DataSet- EndDataSet”定义数据时出错

4:拟合时,用“SkipStep“出错。

5:函数中现身诸如“2E+10“时显错的题目。

6: 其余诸多Bugs

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