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ansible条件判断when
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解决问题:Class path contains multiple SLF4J bindings.
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CentOS 入门必备基础知识
CentOS（Community ENTerprise Operating System）是一款广泛应用于服务器环境的Linux发行版，以其稳定性、可靠性和企业级特性而著称。作为Red Hat Enterprise Linux（RHEL）的免费替代品，CentOS在企业、开发者和系统管理员中拥有广泛的用户群体。
db2 表、视图、索引
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2024年全国大学生数学建模竞赛B题生产过程中的决策问题分析
在2024年全国大学生数学建模竞赛B题中，企业需要对生产中的各个环节进行决策，以最小化总成本并最大化收益。该问题涉及零配件的采购和检测、成品的装配与检测、以及对不合格成品的处理和再利用。
轻松带你走进turtle绘图的大门
Turtle，也叫海龟渲染器，使用Turtle库画图也叫海龟作图。Python的turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，想象一个小乌龟，在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点，(0,0)位置开始，它根据一组函数指令的控制，在这个平面坐标系中移动，从而在它爬行的路径上绘制了图形。
db2 备份/恢复概念
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db2 表空间
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db2 用户添加授权
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LeetCode刷题：回文数与最长回文子串
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层次分析法 (AHP) 的详细解析与应用
层次分析法 (Analytic Hierarchy Process, AHP) 是一种常用的多准则决策分析方法，最早由美国运筹学家托马斯·萨蒂 (T.L. Saaty) 在20世纪70年代提出。该方法将复杂的决策问题分解为若干层次，通过对各个层次的因素进行两两比较，来确定其相对重要性，并通过一致性检验确保决策的合理性。AHP 既能处理定性问题，也能处理定量问题，被广泛应用于管理决策、工程项目选择、政策制定、技术评估等多个领域。
ansible自定义变量在when中判断
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多目标优化及其MATLAB实现
多目标优化问题在实际应用中非常常见，因为在解决实际问题时，往往不仅需要优化一个目标，还需要同时优化多个目标，如成本、效率、能耗等。然而，这些目标之间通常相互冲突，难以同时达到最优。因此，多目标优化问题的求解更多是寻求非劣解，即在没有其他解能在所有目标上同时优于当前解的情况下，该解被称为非劣解。
二次规划及其MATLAB实现
二次规划（Quadratic Programming, QP）是一类重要的优化问题，其目标函数为二次函数，约束条件为线性不等式或等式。二次规划问题在工程、经济、金融等领域有广泛应用，如投资组合优化、人脸表情动画的权重求解、机械设计中的最优控制等。
非线性规划及其MATLAB实现
非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）是优化问题的一个重要分支，广泛应用于多个领域，包括工程设计、金融投资、资源管理和经济建模等。
线性规划及其MATLAB实现
线性规划（Linear Programming, LP）是优化理论中一个非常基础且应用广泛的分支。其基本思想是通过优化线性目标函数，在满足一组线性约束条件的前提下，找到决策变量的最优解。
MATLAB求解微分方程和微分方程组的详细分析
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MATLAB精美绘图详解
MATLAB提供了非常丰富的绘图功能，不仅可以用于二维、三维的基本图形绘制，还包括特殊图形、动画制作等多种功能。
MATLAB中的线性规划与非线性规划
在现代科学计算和工程应用中，优化问题无处不在。优化问题通常可以分为线性规划（Linear Programming, LP）和非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）。MATLAB作为一个强大的计算工具，提供了丰富的函数和工具箱来处理各种类型的优化问题。
python——偏函数的使用
在python的内置模块functools提供了很多有用的功能，其中一个就是偏函数（partial）。
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