尼玛python能不能约束下各个库的调用规范 要知道，Python流行到什么程序，Boost库号称C++准标准库，唯一对C++以外的一种语言提供了支持，那就是Python，Python还是Symbian除C++，JAVA外支持的第3种语言，当年在原来的公司我还一直以为Python是个新鲜的小玩意儿，要我鼓捣Python C API的时候很新鲜，（事实上原公司的确没有用Python的人）到了新公司一看，啊~公司只允许使用3中语言，C++，JAVA，还有Python，而大家对Python那都是驾轻就熟，信手拈来，常用来开发一些工具及脚本，呵呵，世界原来与我想象的并不同。
python做神经网络解决优化问题，如何产生满足约束条件的数据集？ 题主是新手，现在参照网上的代码，整个网络基本已经搭好了，但怎么产生训练数据呢，比如，目标函数15x+10…
Python怎么做最优化 一、概观scipy中的optimize子包中提供了常用的最优化算法函数实现。我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题。optimize中函数最典型的特点就是能够从函数名称上看出是使用了什么算法。下面optimize包中函数的概览：1.非线性最优化fmin-简单Nelder-Mead算法fmin_powell-改进型Powell法fmin_bfgs-拟Newton法fmin_cg-非线性共轭梯度法fmin_ncg-线性搜索Newton共轭梯度法leastsq-最小二乘2.有约束的多元函数问题fmin_l_bfgs_b-使用L-BFGS-B算法fmin_tnc-梯度信息fmin_cobyla-线性逼近fmin_slsqp-序列最小二乘法nnls-解|Ax-b|_2 for x=03.全局优化anneal-模拟退火算法brute-强力法4.标量函数fminboundbrentgoldenbracket5.拟合curve_fit-使用非线性最小二乘法拟合6.标量函数求根brentq-classic Brent(1973)brenth-A variation on the classic Brent（1980）ridder-Ridder是提出这个算法的人名bisect-二分法newton-牛顿法fixed_point7.多维函数求根fsolve-通用broyden1-Broyden’s first Jacobian approximation.broyden2-Broyden’s second Jacobian approximationnewton_krylov-Krylov approximation for inverse Jacobiananderson-extended Anderson 。
