『运筹OR帷幄』CSDN官方账号正式上线啦｜ 运筹学/优化理论/人工智能/数据科学的学习交流社区
『运筹OR帷幄』四岁啦！谢谢你们陪伴我们又走过了一年。你有没有好奇跟你一样关注我们的小伙伴们都有些什么特点？比如说，大家一般都是什么学历？都居住在哪些地方？是不是从事同一个行业？有没有同一个研究方向的战友？
Part 01 运筹OR帷幄社区介绍
『运筹OR帷幄』发源于德国海德堡大学数学博士留德华叫兽2016年初创办的知乎专栏，2018年由MIT计算科学博士生覃含章、美国西北大学刘晗教授联合创办，旨在为读者带来运筹学/优化理论/人工智能，及其在供应链管理、数据科学等学科的交叉应用和报道。内容涉及学界经典理论与业界前沿动态，志在成为业内最专业的技术分享平台和社区。目前平台共9个专栏，主题涵盖运筹优化、运营管理、AI、DS等领域，专栏主编多为世界名校OR/AI博士或业界资深研究科学家/算法工程师。另外公众号旗下还建有活跃的学术/业界交流社区，让全网粉丝与学界/业界大佬得以广泛交流。
自2018年建号以来，『运筹OR帷幄』公众号已拥有微信公众号粉丝近5w人，全网（公众号、知乎、头条号、B站、知识星球等）粉丝达到40w，下属细分专业硕博微信群（入群要求为硕士或已保研）四十余个，QQ千人交流群5个，成员总计超过2w人。在这些社群里每天都进行着大量的问题讨论，技术交流。
Part 02 优质文章分类展示
1 优化理论|算法
优化 | 鲁棒优化基础
优化 | 非光滑优化的光滑化
优化 | 拉格朗日对偶理论
优化 | 粒子群算法介绍
优化 | Nesterov's accelerated method
优化∣浅析黑洞成像背后的稀疏重构算法原理
优化|什么是动态规划（Dynamic Programming）?
优化 | 怎么判断一个优化问题是凸优化还是非凸优化？
优化 | 浅谈交替方向乘子法(ADMM)的经典使用
AI | Deep Compression 神经网络压缩经典之作
学界 | 整数规划经典方法--割平面法（Cutting Plane Method）
优化 | 混合整数规划/离散优化的精确算法--分支定界法及优化求解器
2 运筹|优化技术在业界应用
【OM】如何解决春运中的铁路列车调度问题
OM | 机组排班优化及悠桦林的实践
OM | 建模优化与两会报告：实施癌症筛查与防治
OM | 运筹学理论和业界应用到底差了什么？- 以企业生产计划为实例解析
OM | 柔性生产理念
OM | 混合整数规划模型在页岩气开采中的应用：EQT公司的案例
OM | 多工序、多机台(产线)环境下的排程要点
【优化】遗传算法实例应用之管网拓扑结构优化
3 运筹学与人工智能 机器学习 数据科学交叉
优化 | 优化理论能给深度学习带来怎样的革命？
【优化】为什么凸优化这么重要？
【学界】深度学习如何影响运筹学？
【学界】离散/整数/组合/非凸优化概述及其在AI的应用
主编推荐 | 深度学习和强化学习在组合优化方面有哪些应用？
【优化】在线学习(MAB)与强化学习(RL)入门系列
数据科学 | 如何有效的利用和自建机器学习数据集
整数规划精确算法/近似算法/(元)启发算法/神经网络反向传播等算法的区别与关联
4 学习路线规划与求职|留学攻略与经验分享
数据科学|从小白走向算法工程师
OR申请 | 美国三所大学的运筹学硕士申请要求
AI | 怎样快速入门机器学习和深度学习？
主编推荐∣运筹学必备书单推荐（文末有福利和彩蛋）
知乎直播|俩位运筹学博士聊德国荷兰留学及就业
数据科学 | 为什么数据科学团队需要多面手而非专家？
AI | 如何看待 2020 届校招算法岗「爆炸」的情况？
经验分享 | AI、机器学习和供应链方向如何拿到心仪的offer！
主编推荐 | 千里之行，始于足下，运筹学学习路线规划与入门法则精选
5 直播|专访
活动&直播 |『运筹OR帷幄』知识星球Meetup（1月16日上海站）
回顾 | 直播 NO.3 滴滴 AI Labs 秦志伟：深度强化学习在网约车交易市场中的应用（附内推）
直播预告 | 与知乎劝退大佬霍华德聊一聊转行AI和一些业界经验
专访 | Gurobi 最新版本发布，超越自己成为唯一目标
【专访】南科大数学系何炳生教授——四十年上下求索
专访 | 美团郝井华，深度剖析“最后一公里”配送的动态优化问题
人物 | 两次入狱，数次移民，从罗马尼亚地下党到卡耐基梅隆教授 — 整数规划奠基者Egon Balas的彪悍人生
6 前沿报道
报道 | 全球前10万科学家排名—— OR篇
报道 | 全球前10万科学家排名—— AI篇
报道 | 2019QS学科排名发布：运筹专业谁家强？
报道 | 2020USNews大学排名出炉，内地院校工程学科表现抢眼
报道 | 泰晤士2020世界大学排名:中国首次包揽亚洲前两名
【报道】人工智能顶会 ICLR 2019 中优化与AI领域新动向概览
报道 | 2019Google Scholar学术指标排名：运筹与优化等领域Top概览
7 代码|教程分享
数据科学 | 手把手教你搭建一个LSTM时序模型
数据科学 | OpenCV方块体识别解决方案
数据科学 | Pandas数据分析入门
优化 | 从集合划分问题到列生成算法
数据科学 | pandas数据导入与导出
视频教程 | 用Python玩转运筹优化求解器IBM Cplex（一 ）
视频教程 | 用Python玩转运筹优化求解器IBM CPLEX（二）
Part 03 社区线下/线上活动展示
『运筹OR帷幄』与浙江大学管理学院、览众科技合办的“第一届运筹学与人工智能WORKSHOP”会场盛况
『运筹OR帷幄』与南方科技大学数学系合办的线下MEETUP
『运筹OR帷幄』与华北电力大学可再生能源学院合办的线下MEETUP
『运筹OR帷幄』与上海大学管理学院合办的线下MEETUP
Part 04 研究方向/所在行业/地区概述
研究方向的分析是一件比较头疼的事情。
一方面是由于问卷上题目的设置是填空的形式，同一个研究方向大家可能会写不同的名称，比如机器学习、算法、人工智能等等。另一方面，很多人的研究方向其实涉及到机器学习和运筹学等多个领域，这实在难以划分。因此分析的时候，我们先把研究方向进行智能切词，并统计不同关键词出现的频率。
从分析的结果可见，运筹帷幄的微信成员研究方向比重从大到小依次是（前十名）：机器学习、运筹优化、人工智能、供应链、数据挖掘、NLP、物流、运筹、工业工程、自动驾驶。
进一步，我们可以通过下面的“词云”图来具体了解运筹帷幄社区成员的研究方向。
在成员们目前所从事的行业中，互联网的比重最大，共有113人从事相关工作。紧随其后的分别为物流供应链（74人）、制造业（62人），除此之外还包括交通、能源、金融、零售业、电商等领域。可见，成员们从事的工作与运筹帷幄的主要宣传内容非常相关。
同时，由于运筹学、大数据以及人工智能技术在多领域的广泛应用，因此也吸引到了许多诸如经济、教育、零售等方向的成员关注。
由下面的"词云"可以看到，一线城市的成员占较大的比重，北上广深皆在词云的中心位置，北京以海淀区最多。而二线城市中又主要集中在杭州、南京、成都、武汉、西安这几个城市。
考虑到有些成员在填写地区时，会有中英文的区别，例如USA与美国等等，因此对于数据统计造成了一定的难度，这里我们仅一张云图了解下成员国外大致的分布情况。图中的结果可见，目前国外的成员分布排名前三的城市分别是美国、英国、加拿大。
以上的图表和数据表明『运筹OR帷幄』是一个专业覆盖比较全面的、日益壮大的社区。我们希望社区的资源能尽可能多的帮助到大家。也希望大家在社区有所收获的同时，可以向更多的师生、同行推荐我们。我们期待更多的师生、同行加入我们，分享学习经验、参与平台管理。
感谢互联网的存在，让我们可以将各个领域的学者汇聚于此。各个学科之间的知识相互迭代、交融，产生了更多有意义的研究方向，这对于学界还有业界都大有裨益。相信在不远的未来，人工智能结合运筹学，会牵手大数据和互联网平台大放异彩。
由于微信群500人的人数限制，以及微信、QQ群群聊的基本属性，『运筹OR帷幄』社区也在社区交流方面做新的探索和尝试--知识星球便是第一步！知识星球采用了论坛的形式，更利于学术话题的探讨。并且没有人数上限，因此将被作为『运筹OR帷幄』40+硕博微信群和5个千人QQ群的合集（群内优质的学术讨论会被共享至知识星球）。希望大家踊跃加入『运筹OR帷幄』算法知识星球（文末二维码付费加入或在硕博微信群等待不定期的免费链接），并在星球发表和讨论学术/业界/申请/求职等算法相关话题。如果星球内提问2天内无人解答，工作人员会将问题共享至相关微信和QQ群搜集答案！
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