LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO快速入门 当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口： 外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要 在该窗口内编码实现。下面举两个例子

实数格式识别 【问题描述】 合法的实数书写格式分一般格式和科学格式两种。分别描述如下： 一般格式为常见的书写格式，分为整数部分和小数部分两部分，中间分用小数点.分隔。整数部分最开始可能含有正号或负号，之后为不含前导零的数字串；小数部分是由0-9十种字符组成的任意长的字符串。当小数部分为0时，小数部分和小数点可以省略。 科学格式由系数部分和指数部分两部分组成，中间用英文字母E分隔。系数部分为实数书写的一般格式；指数部分为可带有正负号数字串。 例如，+2、-1.56为一般格式的实数，而6.2E-2

过去半年以来，自然语言处理领域进化出了一件神器。此神器乃是深度神经网络的一种新模式，该模式分为：embed、encode、attend、predict四部分。本文将对这四个部分娓娓道来，并且剖析它在两个实例中的用法。 人们在谈论机器学习带来的提升时，往往只想到了机器在效率和准确率方面带给人们的提升，然而最重要的一点却是机器学习算法的通用性。如果你想写一段程序来识别社交媒体平台上的侮辱性帖子，就把问题泛化为“需要输入一段文本，预测出文本的类别ID”。这种分类与识别侮辱性帖子或是标记电子邮件类别之