对偶单纯形法标准型怎么得到？

一、对偶单纯形法标准型怎么得到？

对偶单纯形法是指从对偶可行性逐步搜索出原始问题最优解的方法。由线性规划问题的对偶理论，原始问题的检验数对应于对偶问题的一组基本可行解或最优解；原始问题的一组基本可行解或最优解对应于对偶问题的检验数；原始问题约束方程的系数矩阵的转置是对偶问题约束条件方程的系数矩阵。所以，在求解常数项小于零的线性规划问题时，可以把原始问题的常数项视为对偶问题的检验数，原始问题的检验数视为对偶问题的常数项。

方法思路

所谓满足对偶可行性，即指其检验数满足最优性条件。只要保持检验数满足最优性条件前提下，一旦基解成为可行解时，对偶问题和原问题均可行，由强对偶性证明，二者均有最优解。

设原始问题的标准形式为max{cx|Ax=b，x≥0}，则其对偶问题(Dual Problem)为 min{yb|yA≤c}。当原问题的一个基解满足最优性条件时，其检验数小于等于0，当σ=cj-zj=cj-CBB-1A≤0时，既有

或

，即知单纯形算子y=CBB-1为对偶问题的可行解。换而言之，只要保证检验数σ≤0，则对偶问题一定存在可行基B。

在初始单纯形表中，一般此可行基B都为单位矩阵I，这时候只要能够保持检验数持续小于等于0迭代下去，通过变换到一个相邻的目标函数值较小的基可行解（因为对偶问题是求目标函数极小化），并循环进行，一到XB=B-1b≥0时，原问题也为可行解。这时，对偶问题和原问题均为可行解，而且两者的可行解就是最优解，这就是对偶单纯形法求解线性规划的基本思路。

一旦最终基变量XB≥0，原问题也满足最优解条件的原因是：对偶问题的最终单纯形表中的基变量XB=B-1b和原问题的最终单纯形表中的检验数的相反数CBB-1取值相等，不难观察到原问题的检验数σ=cj-zj-CBB-1=-B-1b≤0，其检验数满足最优性条件。（注：这里的B并不是同一个矩阵，它们是各自问题的初始可行基，但CB和b在本质上是同一个向量。）

虽然，本方法借鉴了对偶理论的思路，但是它是求解原问题而非对偶问题的一个方法。而且，一般用对偶单纯形法解决的是原始问题是极小化问题，min{cx|Ax=b，x≥0}，但是只要先标准化为max{cx|Ax=b，x≥0}即于上面一致。

二、正交变换化标准型公式？

(x1,x2,x3)=2x1x2+2x1x3+2x2x3对应的实对称矩阵为

A=[(0,1,1)T,(1,0,1) T,(1,1,0) T];下面将其对角化：

先求A的特征值,由|kE-A|=|(k,-1,-1) T,(-1,k,-1) T,(-1,-1,k) T |=（k-2）*（k+1）^2=0

解得：k=2或k=-1（二重）.

下求方程（kE-A）Z=0的解向量

对特征值k=2,（2E-A）Z=0解得特征向量Z=(1,1,1)T,

单位化α1=(1/√3, 1/√3, 1/√3) T.

对特征值k=-1,（-E-A）Z=0解得特征向量Z=（1,-1,0）T或（1,0,-1）T,

Schmidt正交化得

α2=（1/√2,-1/√2,0）T,α3=(1/√6,1/√6,-2/√6) T,

取正交矩阵P=(α1,α2,α3)

三、python格式化原理？

那个模块? 字符串的format还是标准输出的format,标准输出的format基本跟c的printf一样,字符串的也是占位符替换 作用就是使输出或者生成的字符串好看啊

四、python中池化层作用？

池化层的作用就是将图像的尺度进行放缩，可以减少计算量。

五、python初始化instance类型？

instance是一个函数。

描述

isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型，类似 type()。

isinstance() 与 type() 区别：

type() 不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系。

isinstance() 会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系。

如果要判断两个类型是否相同推荐使用 isinstance()。

语法

以下是 isinstance() 方法的语法:

isinstance(object, classinfo)

参数

object -- 实例对象。

classinfo -- 可以是直接或间接类名、基本类型或者由它们组成的元组。

返回值

如果对象的类型与参数二的类型（classinfo）相同则返回 True，否则返回 False。。

实例

以下展示了使用 isinstance 函数的实例：

>>>a = 2 >>> isinstance (a,int) True >>> isinstance (a,str) False >>> isinstance (a,(str,int,list)) # 是元组中的一个返回 True True

type() 与 isinstance()区别：

class A: pass class B(A): pass isinstance(A(), A) # returns True type(A()) == A # returns True isinstance(B(), A) # returns True type(B()) == A # returns False

六、python怎么用%格式化？

在Python中，可以使用%运算符来进行格式化字符串。具体语法如下：

1. 字符串格式化操作符：%：使用特殊的转换说明符来表示需要插入的值的类型。例如，%s表示字符串，%d表示整数，%f表示浮点数。

2. 字符串模板：%：使用占位符%s表示需要插入的值，然后使用%运算符将需要插入的值与字符串模板进行格式化。例如，"Hello, %s!" % "Python"。

下面是一些示例：

1. 使用转换说明符进行格式化：

```python

name = "Alice"

age = 25

print("My name is %s and I am %d years old." % (name, age))

```

输出：

```

My name is Alice and I am 25 years old.

```

2. 使用字符串模板进行格式化：

```python

name = "Bob"

print("Hello, %s!" % name)

```

输出：

```

Hello, Bob!

```

值得注意的是，Python还提供了更为现代的格式化字符串的方法，即使用format()函数，该方法更加灵活和易读。以下是使用format()函数进行格式化的示例：

```python

name = "Alice"

age = 25

print("My name is {} and I am {} years old.".format(name, age))

```

输出：

```

My name is Alice and I am 25 years old.

```

七、python appium自动化

Appium是一个开源的自动化测试工具，主要用于移动手机或平板电脑应用的自动化测试。Python是一种简单而强大的编程语言，常用于开发各种类型的应用程序。在本篇博客文章中，我们将介绍如何使用Python编写自动化测试脚本，结合Appium框架实现移动应用的自动化测试。

准备工作

在开始之前，我们需要安装一些必要的工具和库。首先，确保已在您的计算机上安装了Python解释器。您可以从Python官方网站上下载适合您操作系统的版本。安装完成后，可以通过输入以下命令检查Python是否正确安装：

python --version

接下来，需要安装Appium框架。您可以使用Python的包管理工具pip来安装Appium：

pip install Appium-Python-Client

安装完成后，我们还需要一个移动设备模拟器或真实的移动设备。您可以使用Android模拟器或iOS模拟器，或者将您的Android或iOS设备连接到计算机上。确保设备上已启用开发者选项和USB调试功能。

编写自动化测试脚本

现在，让我们开始编写我们的自动化测试脚本。以下是一个示例脚本，用于打开一个移动应用，并验证应用的标题文本是否正确。

from appium import webdriver
from appium.webdriver.common.mobileby import MobileBy
from time import sleep

desired_caps = {
    "platformName": "Android",
    "platformVersion": "10",
    "deviceName": "Android Emulator",
    "appPackage": "com.example.app",
    "appActivity": "com.example.app.MainActivity"
}

driver = webdriver.Remote("ocalhost:4723/wd/hub", desired_caps)

sleep(5)

title = driver.find_element(MobileBy.ID, "com.example.app:id/title_text").text

assert title == "应用标题"

driver.quit()

以上脚本的运行过程如下：

1. 导入所需的库和模块。
2. 定义用于连接移动设备的desired capabilities。
3. 使用webdriver.Remote方法启动Appium服务器并连接到移动设备。
4. 等待应用加载完成。
5. 通过元素ID定位应用的标题文本，并获取其文本内容。
6. 使用断言来验证标题文本是否与预期值相匹配。
7. 关闭应用并退出。

您可以根据自己的需要修改脚本中的desired capabilities和元素定位方法，以适应您的应用。

执行自动化测试脚本

在编写完自动化测试脚本后，我们可以执行脚本来运行自动化测试。请确保您的移动设备已连接到计算机上，并启动Appium服务器。然后，在命令行中导航到脚本所在的目录，并运行以下命令：

python your_script_name.py

脚本将开始执行，并在移动应用上执行各种操作。您可以根据需要添加更多的测试步骤和断言来完善测试覆盖。

总结

通过结合Python和Appium自动化框架，我们可以轻松地编写和执行移动应用的自动化测试。使用Python的简洁语法和丰富的库，我们可以实现复杂的测试脚本，并将其嵌入到持续集成流程中。这使得我们能够及时检测和修复应用中的问题，提高产品质量。

希望本篇文章对您理解Python和Appium自动化测试有所帮助。如果您有任何问题或疑问，请随时在下方留言，我将尽力解答。

八、python json格式化

Python 中处理 JSON 格式化是日常工作中经常会遇到的任务。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人类阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。在 Python 中，我们可以使用内置的 json 模块来处理 JSON 数据，实现数据的解析和序列化。

JSON 在 Python 中的应用

JSON 在 Python 中的应用非常广泛，通过 json 模块，我们可以将 JSON 数据转换为 Python 对象，或者将 Python 对象转换为 JSON 格式。这在 Web 开发、数据交换等方面都非常有用。下面是一些在实际项目中常见的 JSON 处理场景：

• 从 API 获取 JSON 数据： 很多 Web 应用通过 RESTful API 与后端交换数据，通常返回的数据格式就是 JSON。在 Python 中，我们可以使用 requests 库获取 JSON 格式的数据，并通过 json 模块解析获取到的 JSON 数据。
• 将 Python 对象转换为 JSON 格式： 在一些数据交换场景中，我们需要将 Python 对象转换为 JSON 格式，方便传输和存储。通过 json.dumps() 方法，我们可以将 Python 对象转换为 JSON 字符串。
• 将 JSON 数据加载为 Python 对象： 同样地，我们也可以将 JSON 格式的数据加载为 Python 对象，方便后续操作。通过 json.loads() 方法，我们可以将 JSON 字符串转换为 Python 对象。

Python 中 JSON 格式化的实例

下面通过一个简单的示例来演示在 Python 中如何处理 JSON 数据。

九、python json 格式化

Python 中 json 的格式化

在Python编程中，json（JavaScript Object Notation）是一种常用的数据交换格式。它是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也便于计算机解析和生成。通过对json数据进行格式化，可以让数据更具可读性，便于理解和维护。

本文将介绍如何在Python中执行json数据的格式化操作，包括对数据结构的调整、缩进和美化，以及一些实用的技巧和建议。

1. 使用 json 模块加载和解析 JSON 数据

在Python中，可以使用内置的json模块来处理json数据。通过loads方法可以将json字符串解码为Python对象，dumps方法则可以将Python对象转换为json格式。

下面是一个加载和解析json数据的示例：

import json # JSON 字符串 json_data = '{"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}' # 加载 JSON 数据 data = json.loads(json_data) print(data)

通过json.loads方法，可以将json_data字符串解析为一个包含键值对的Python字典。这样就可以方便地对json数据进行操作和处理。

2. 格式化 JSON 数据

对json数据进行格式化可以让数据结构更清晰、布局更整齐，提高可读性。在Python中，可以通过json.dumps方法实现json数据的格式化操作。

以下是一个简单的示例，展示如何格式化json数据：

    
import json

# 字典对象
data = {'name': 'Bob', 'age': 25, 'city': 'San Francisco'}

# 格式化 JSON 数据
formatted_data = json.dumps(data, indent=4)

print(formatted_data)
    
  

通过指定indent参数为4，可以实现json数据的格式化输出，使其按照缩进格式更加易读。

3. 美化 JSON 数据

除了基本的格式化外，有时候我们需要对json数据进行更加精细的美化，使其在视觉上更具吸引力。在Python中，可以结合json.dumps方法的其他参数，如sort_keys、ensure_ascii等，来实现对json数据的美化。

以下是一个示例，展示了如何美化json数据：

    
import json

# 复杂字典对象
data = {'name': 'Charlie', 'age': 40, 'city': 'Toronto', 'contacts': {'email': 'charlie@example.com', 'phone': '1234567890'}}

# 美化 JSON 数据
pretty_data = json.dumps(data, indent=4, sort_keys=True, ensure_ascii=False)

print(pretty_data)
    
  

通过将sort_keys参数设置为True，可以按照字典键排序输出json数据。同时，将ensure_ascii参数设置为False，可以输出包含非ASCII字符的文本。

4. 使用自定义函数美化 JSON 数据

除了json.dumps方法本身提供的功能外，还可以通过定义自定义的函数来进一步美化json数据的展示效果。这样可以根据实际需求进行定制化处理，使输出的json数据更符合特定的要求。

以下是一个示例代码，展示了如何使用自定义函数对json数据进行美化：

    
import json

# 复杂字典对象
data = {'name': 'David', 'age': 35, 'city': 'London', 'interests': ['reading', 'traveling', 'photography']}

# 自定义美化函数
def custom_json_dump(data):
    return json.dumps(data, indent=4, sort_keys=True)

# 美化 JSON 数据
custom_data = custom_json_dump(data)

print(custom_data)
    
  

通过定义custom_json_dump函数，可以对json数据进行个性化的处理。在实际应用中，开发人员可以根据需要定义不同的美化函数，以满足特定的格式化要求。

5. 总结json模块提供的相关方法，可以轻松实现对json数据的加载、解析和格式化操作。

通过本文的介绍，读者可以掌握如何在Python中对json数据进行格式化，包括基本的格式化、美化以及自定义函数的运用。这些技巧和方法可以帮助开发人员更加高效地处理和展示json数据，提升工作效率。

十、python 格式化json

Python 是一种强大且流行的编程语言，它提供了丰富的库和工具，让开发人员能够轻松地处理各种任务，包括格式化 JSON 数据。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，也易于机器解析和生成。在 Python 中，我们经常需要处理 JSON 数据，包括读取、解析、生成和格式化。

读取和解析 JSON 数据

在 Python 中，要读取 JSON 数据，我们可以使用内置的 json 模块。该模块提供了 loads() 函数，用于解析 JSON 数据并返回 Python 数据结构，如字典或列表。例如：

import json # JSON 数据 json_data = '{"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}' # 解析 JSON 数据 data = json.loads(json_data) print(data) # 输出：{'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York'}

生成 JSON 数据

如果我们有 Python 数据结构（如字典或列表），想将其转换为 JSON 格式，可以使用 json 模块中的 dumps() 函数。例如：

import json # Python 数据结构 data = {'name': 'Bob', 'age': 25, 'city': 'London'} # 生成 JSON 数据 json_data = json.dumps(data) print(json_data) # 输出：{"name": "Bob", "age": 25, "city": "London"}

格式化 JSON 数据

有时我们需要将生成的 JSON 数据格式化，以便更易于阅读。在 json 模块中，可以使用 dumps() 函数的 indent 参数来实现格式化。例如：

import json # Python 数据结构 data = {'name': 'Charlie', 'age': 35, 'city': 'Paris'} # 生成 JSON 数据 json_data = json.dumps(data, indent=4) print(json_data) # 输出： # { # "name": "Charlie", # "age": 35, # "city": "Paris" # }

通过上述方法，我们可以方便地读取、解析、生成和格式化 JSON 数据。这些操作对于处理 Web API、配置文件、日志记录等场景非常有用。在实际应用中，我们经常会遇到需要处理 JSON 数据的情况，因此熟练掌握这些技巧将极大地提高我们的工作效率。