卡表文件资料包

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数模比赛用 MATLAB 的资料包，挺全的，程序和实例都配好了，适合直接上手。不光有优化、仿真，还有不少图论、机器学习的小案例，适合比赛前冲刺复习或快速补漏。里面的.m 文件也写得比较规范，读起来不累。

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）

卡方检验: 基于列联表的行分布比较 此函数执行卡方检验，以确定列联表中行变量的分布是否因列变量而异。零假设是行变量的分布独立于列变量。 输入：- x：m×n 列联表，其中 m 为行数，n 为列数。 输出：- h：检验结果。- 1 表示在 5% 显着性水平上拒绝原假设。- 0 表示在 5% 显着性水平上未能拒绝原假设。- p：观察值作为卡方检验统计量的极端或更极端的概率。- X2：卡方检验统计量。 可选输入：- alpha：显着性水平。默认值为 0.05。

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流程重复？工作太机械？RPA 的资料包就是为你这种情况准备的。它讲得挺清楚，从自动化流程怎么搭，到软件机器人怎么玩，全都一条条讲明白。适合刚接触 RPA 的你，边学边上手，还挺容易吸收的。

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