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摘要： 設運輸問題的約束矩陣為： \[A = \begin{bmatrix} 1 & 1 & 1 & 0 & 0 & 0 \\[6pt] 0 & 0 & 0 & 1 & 1 & 1 \\[6pt] 1 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 \\[6pt] 0 & 1 & 0 & 0 & 1 & 0 \\[ 閱讀全文

摘要： Python 作為當下最流行的編程語言之一，被廣泛應用于數據分析、人工智能、Web 開發與自動化運維。但許多同學在安裝 Python 的過程中會遇到版本沖突、庫依賴報錯、環境變量設置失敗等問題，往往耗費大量時間。為了解決這些痛點，Anaconda 應運而生。它不僅內置了常用的科學計算庫，還提供了強大 閱讀全文

摘要： 在20世紀統計學的發展歷程中，耶日·奈曼（Jerzy Neyman, 1894–1981）無疑是一位具有里程碑意義的人物。他不僅在理論層面上為數理統計學奠定了嚴格的推斷體系，還通過實踐推動了統計方法在農業、醫學、社會科學等領域的廣泛應用。奈曼與皮爾遜共同提出的“奈曼–皮爾遜引理”構建了現代假設檢驗的 閱讀全文

摘要： 廣義線性模型（Generalized Linear Model，GLM）是一種靈活且強大的回歸分析方法，它將傳統線性回歸模型與其他類型的回歸模型整合集成在一起，其核心邏輯就是利用指數族分布的結構，把非線性的響應變量均值問題轉化為一個線性預測問題。GLM 通過指定不同的鏈接函數和分布族，可以適應多種數 閱讀全文

摘要： 在海量信息爆炸的時代，我們每天都在和各種文本打交道：新聞、評論、社交媒體、企業文檔……如何在最短的時間內抓住一篇文章的核心內容，成為信息處理中的關鍵問題。關鍵詞提取（Keyword Extraction）正是解決這一痛點的利器。通過自動化方法，我們可以快速從文本中抽取出最能代表主題的詞語或短語，用于 閱讀全文

摘要： 在現代供應鏈管理中，需求預測是保證運營效率和客戶滿意度的關鍵環節。然而，如何準確掌握需求的波動性，卻一直是供應鏈決策者面臨的重要挑戰。需求波動不僅影響庫存水平和補貨策略，還直接關系到供應鏈的成本控制和風險管理。面對多區域、多門店、多產品的復雜需求結構，企業往往在“分散預測”與“聚合預測”兩種策略之間 閱讀全文

摘要： 市場競爭的日趨激烈，使得供應鏈體系面臨成本上漲與環保合規的雙重壓力。在全球化不確定性增加和綠色低碳轉型的背景下，企業不再滿足于“賣得快”這一單純的銷售速度指標，更加注重“賣得值”——即如何精準、合理地反映供應鏈各環節的成本投入、客戶創造的真實價值以及對環境可持續性的綜合考量。供應鏈定價，作為連接生產 閱讀全文

摘要： 在大數據與人工智能快速發展的新時代，組織與社會正面臨前所未有的復雜環境與決策挑戰。傳統依賴經驗與靜態模型的決策方式，難以適應實時變化與不確定性日益增強的場景。統計學與運籌學，分別擅長數據洞察與優化決策，是解決問題的兩大核心方法。然而，單獨使用統計推斷或優化算法已無法滿足現代業務對預測精度、響應速度和 閱讀全文

摘要： 統計規律性是統計學揭示隨機現象中穩定趨勢的核心使命。現實世界充滿不確定性，但大量數據往往呈現可識別的模式。統計學通過抽樣、建模與推斷，從表面隨機中提煉出規律，為總體認知與科學決策提供基礎。這種規律不僅解釋過去，更支撐未來預測與優化，在金融風險、醫療診斷、政策制定等領域幫助我們在不確定中尋找確定性。 閱讀全文

摘要： 運籌學（Operations Research，簡稱 OR；“Operation”意指對復雜系統中的行動、流程與資源配置進行系統化研究和管理，而“Research”則強調通過科學方法探索最優方案。）作為決策科學的重要分支，長期以來以數學建模與優化求解為核心方法，被視作一種高度模塊化、可組合的“工具箱 閱讀全文