此功能能够检测 LPP 中存在的几乎所有类型的属性/特征，例如无界解、替代最优、退化/循环和不可行性。 只有当问题中存在冗余约束时，它才无法工作。 但是，这种情况很少见，用户只需检查/确保 rank(a) 不应小于约束的数量即可轻松避免。 由于求大矩阵的秩复杂度很高，这里没有给出这个检查，希望用户能照顾到这种情况。 在这种情况下，通常很容易看出一些约束是线性相关的，因此可以消除。 其余案例显示出良好的结果。 修正单纯形法和LPP理论人们可能会看到“应用程序的数值优化，Chandra S.，Jayadeva，Mehra A.，Alpha Science Internatinal Ltd，2009。”
2021-11-22 21:28:01
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基于opencv2.2的大津法分割，大津法是一种自适应的阈值分割方法，应用较广，按灰度特性，将图像分为背景和目标两部分，是二值化的图像。opencv不同版本可以自行更改项目配置。
2021-11-07 12:59:28
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matlab大津法二值化代码图像二值化
有效地对图像进行二值化。
过程：
只需在中输入路径：
imFolder\n='';
例如：imFolder\n='G\uff1a\\\u56fe\u50cf\u5904\u7406\\\u6587\u672c\u63d0\u53d6\u6587\u4ef6\u5939\\\u65b0\u6587\u4ef6\u5939\\\u65e7\u706b\u8f66\u6570\u636e'；
并在MATLAB中运行代码，它将二进制化后的文件放在同一文件夹中，因此请确保对图像进行备份以确保安全。
它比通常用于二进制化的常规Otsu's
Binarization方法要高效一些，因为它具有blockproc函数，该函数扫描可按用户需要在代码中进行更改的blocksize中的图像。
2021-09-30 15:34:23
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单纯形法：
#导入包
from scipy import optimize
import numpy as np
#确定c,A,b,Aeq,beq
c = np.array([115,90])
A = np.array([[10,20],[4,16],[15,10]])
b = np.array([200,128,220])
#Aeq = np.array([[1,-1,1]])
#beq = np.array([2])
#求解
res = optimize.linprog(-c,A,b)
print(res)
输出结果：
大M法：
#导入包
from scipy import opt
2021-09-13 18:49:34
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matlab编写的单纯形法，其中有二阶段法，大M法，灵敏度分析 matlab编写的单纯形法，其中有二阶段法，大M法，灵敏度分析
2021-06-29 13:31:31
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