2024高教社杯数学建模竞赛A题B题C题D题E题完整成品文章和全部问题的解题代码完整版本更新如下：https://www.yuque.com/u42168770/qv6z0d/rytbc1nelty1mu4o问题分析这道题目涉及了一个电子产品生产企业的决策问题，主要包括零配件采购、生产过程管理和质量控制等方面。题目分为四个子问题，逐步深入探讨了企业在生产过程中面临的各种决策情况。问题1针对零配件采

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看到丹丹的复盘长图，确实非常震撼。目测应该有1000多字吧，这样的复盘至少要写十几分钟吧。关键不是时间和字数的问题，而是她确实通过每日复盘实现了翻盘。

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记录一个非常坑爹的bug:loss回传导致神经网络中一个linear层的权重参数变为nan1.首先loss值是正常数值；2.查了好多网上的解决办法：检查原始输入神经网络数据有没有nan值，初始化权重参数，使用relu激活函数，梯度裁剪，降低优化器的学习率等等都没解决，个人认为这些应该影响不大，一般不会出问题；3.最后是使用如下异常检测：检测在loss回传过程中哪一块出现了问题torch.autog

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上一篇博客总结了numpy中常用的乘法函数：numpy常用乘法函数总结：np.dot()、np.multiply()、*、np.matmul()、@、np.prod()、np.outer()-CSDN博客主要是np.dot()、np.multiply()、*、np.matmul()、@五种，其中np.matmul()和@完全等价，np.multiply()和*在输入数据类型为np.array时也完

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主要记录下torch.matmul(A,B)的用法中的一种情况：当A，B有一个是3维以上，另一个是3维或3维以上时，如果想要使用torch.matmul(A,B)，必须同时满足：1.A和B的最后两个维度满足矩阵乘法的要求。例如A的维度是(3,1,3,3)，B是(3,3,2)，此时A的最后2维是(3,3),B是(3,2)，符合条件2.除去最后两个维度，A和B的其他维度要满足可以广播的条件。例如A的维

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引言在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。

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