解决问题学习groovy的动态Java脚本的第二版pdf

模型的建立涉及决策变量21, xx和3x，分别代表投资者在股票CBA上的投资比例。假设没有其他投资渠道，并且资金全部用于这三种股票投资，则需满足0,, 321 ≥xxx ， 1321 =++ xxx。投资收益率332211 RxRxRxR ++=是随机变量。根据概率论，投资的期望收益为332211 ERxER ++=，投资收益率的方差为∑∑ = = = +++ ++= 3 1 323231312121 3 2 32 2 21 2 1 332211 ),cov(2),cov(2 )( i j jiji RRxxRRxx DRx RxRxRxDV。实际投资者可能面临多个约束条件，这里只考虑年收益率不低于15％的数学期望，即15.0332211 ≥++ ERx。因此，优化模型在约束（19）和（22）下极小化（21）。由于目标函数V为决策变量的二次函数，约束为线性函数，因此这是一个二次规划问题。用LINGO求解模型。

5.9 辅助函数1. @if(logical_condition, true_result, false_result) @if函数评估逻辑表达式logical_condition，若为真，则返回true_result；否则返回false_result。例子5.18 求解优化问题（min ygxf + s.t. ⎩ ⎨ ⎧ ≤ >+ = 0,2100 )( xx xf。

模糊综合评价方法是一种综合评判多因素对被评价对象隶属等级的方法，利用模糊关系合成原理进行评估。本方法包括多步骤操作，综合分析评估事物的综合状况。

《SQL学习，第二版》将帮助您轻松掌握所有SQL基础知识。每章介绍一个关键的SQL概念或技术，配有大量插图和注释示例。

典型相关分析（Canonical correlation analysis）探索两组变量之间的复杂关联。通过引入类似于主成分分析的思想，找出每组变量的线性组合，以简化相关性分析。从最大化第一对线性组合的相关性开始，逐步找出更多不相关的线性组合，直至提取出所有相关性。这种方法不仅简化了分析过程，还能深入挖掘变量间的潜在关联。

本书中使用的MongoDB版本为3.0.2。对于2.6.x版本也适用。特定于2.6.x版本的特殊功能在相关食谱中将明确提到。除非明确指出，所有命令应在Ubuntu Linux上执行。涉及Java编程的示例使用Java Version 1.7测试和运行，Python代码则使用兼容Python 3的Python v2.7运行。关于MongoDB驱动程序，建议选择最新版本。这些都是常见的软件类型，各自的最低版本在不同食谱中均有要求。本书中的所有食谱都会提到完成所需的软件及其各自的版本。一些食谱需要在Windows系统上测试，而另一些需要在Linux上测试。

SQL学习指南（第二版）书中的初始SQL脚本，直接可执行，包含预设数据。

如何确定设备的最佳保养费用和转售时机，以实现最大经济效益？设备转售价是时间t的函数，初始转售价为x0。随着时间推移，设备磨损加剧，磨损程度由磨损函数tm描述。定期保养可以减缓设备磨损速度，提升转售价，保养效益系数tg影响保养的实际效果。保养费用应根据单位时间产值p和保养效益系数tg选取适当数值，以确保经济效益最大化。

《数量信息的视觉显示》是经典的数据视觉化书籍，由Tufte撰写的第二版英文原版。本版本为扫描版，提供高质量的PDF下载。