yl's blog

A series of tasks(PAs) designed by Nanjing University ICS aimed to implement a computer system simulator called NEMU to enhance overall comprehension about computer system.

通过案例分析介绍微分方程模型的建模过程，对如何使用微分方程来建模实际问题有一个初步感知。

介绍各种数学规划模型，包括线性规划、整数规划、非线性规划和多目标规划等，培养识别规划问题并建立规划模型的能力。

介绍可以通过求导或拉格朗日乘子法来求得最优解的一系列模型，建立对最优化问题建模的感知。

通过案例分析介绍一系列初等数学模型，建立对数学建模的初步感知。

介绍数学模型的概念、分类，原型与模型的区别，若干建模案例以及数学建模的两种方法及其基本步骤。

2.1.1. 入门 # 导入pytorch包，这里虽然名称叫pytorch，但导入的时候写为torchimport torch # arange创建一个行向量，这个这个行向量包含以0开始的前12个整数，它们默认创建为整数。也可指定创建类型为浮点数。x = torch.arange(12)x tensor([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) # 可以通过张量（tensor类）的shape属性来访问张量（沿每个轴的长度）的形状x.shape# 这里的输出表示，张量有一个轴，这个轴的长度是12 torch.Size([12]) # 使用numel方法来获取一个张量中元素的个数x.numel() 12 # 通过reshape方法来改变一个张量的形状而不改变元素数量和元素的值（所以reshape前后的张量元素个数必须相同）X = x.reshape(3, 4) # 等效于x.reshape(3, -1)或x.reshape(-1,...

Notes of course "Service System Architecture".

Introduction to Unix/Linux Shell.

Introduction to shell script and useful utils in shell.