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本书全面介绍了求解非线性规划问题的无罚函数方法。从基础概念出发，逐步讲解罚函数方法、传统与修正滤子方法、非单调滤子方法、自适应滤子方法以及其他无罚函数方法等。书中不仅提供了理论分析，还结合了丰富的数值实验，以证明算法的收敛性和有效性。本书融合了深人的理论探讨和实际案例，为研究生提供了坚实的理论基础和实践操作指南。书中对

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本书教你如何从基于时间的数据(如日志、客户分析和其他事件流)中获得即时、有意义的预测。在这本通俗易懂的书中，作者通过带有注释的Python代码全面演示了用于时间序列预测的统计和深度学习方法。全书分为四部分：第一部分介绍时间序列预测的概念；第二部分介绍使用统计模型进行预测；第三部分介绍使用深度学习进行大规模预测；第四部分

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