Gurobi 的优化引擎挺强的，是搞线性规划、二次规划、混合整数规划这些场景，响应也快、结果也靠谱。gurobi.zip这个资源包里头有不少干货，适合想搞明白它底层计算逻辑的朋友。

内点法的迭代思路还挺巧，解线性规划的时候速度快得；再加上分支定界法、Cutting Plane 之类的组合拳，对整数问题下手也稳。

数值稳定性这一块也做得不错，像浮点精度这类容易踩雷的地方，Gurobi 有自己的一套机制，变量波动大的时候也能顶得住。

线性规划（LP）用得多，比如你要搞资源分配、生产计划，写几个约束条件就能跑出最优解。Gurobi 的 API 挺友好，调试工具也多，新手也能上手快。

二次规划（QP）的话，比如在机器学习里调模型参数，用起来也是顺手的。Gurobi 支持凸非凸问题都能搞定，挺灵活的。

混合整数规划（MIPs）是 Gurobi 的强项，调度、路径优化这些问题它得香。压缩包里的资料挺细，建议慢慢看。

如果你正好在学优化，或者工作里会碰到这类问题，可以把gurobi.zip下载下来看看，参考资料也都比较实用，省得你到处找文档。