在数学建模领域，模型是将现实问题抽象成数学结构的过程，目的是为了更好地理解和解决实际问题。本资源“数学模型-超全模型汇总”提供了一个全面的数学模型集合，覆盖了初等模型、概率模型、离散模型、微分方程模型以及图论模型等多个方面。下面将对这些模型进行详细阐述。 初等模型是数学建模的基础，通常涉及线性代数、微积分和几何等基础知识。例如，通过线性规划来优化生产计划，或者使用微积分求解物理问题中的最大值或最小值。这些模型简单易懂，但能处理许多实际问题。 概率模型则涉及到随机事件和不确定性。在统计学和机器学习中，概率模型如贝叶斯网络、高斯混合模型等被广泛使用。它们能够描述和预测随机现象，帮助我们在不确定环境下做出决策。 离散模型主要应用于处理非连续或非连续变化的问题，比如计算机科学中的图算法、网络流问题和组合优化。例如，旅行商问题就是一个典型的离散优化问题，通过构建图模型找到最短的路径。离散模型在信息技术和运筹学中有重要应用。 微分方程模型用来描述动态系统的行为，如物理、化学、生物系统等。常微分方程（ODE）描述变量随时间的变化，偏微分方程（PDE）则涉及多个变量的变化。例如，人口增长模型、传染病模型等都可通过微分方程来构建。 图论模型是研究点和边构成的图的性质和结构。在物流、社交网络、生物网络等领域，图模型可以帮助我们理解和分析复杂关系。如最小生成树问题、最大流问题、匹配问题等都是图论的经典应用。 这个超全模型汇总包含的讲义和课件将深入浅出地介绍这些模型的原理、构建方法以及应用实例，对于学习数学建模的人来说是一份宝贵的资源。通过学习和实践这些模型，不仅可以提升解决问题的能力，还能培养严谨的思维习惯和创新意识，为今后的科研工作打下坚实基础。

其中预训练模型包含(注意由于文件巨大被分为了三部分） AlexNet（part1） Darknet_19（part1） Darknet_53 （part1） DenseNet_201（part1） EfficientNet_b0 Inception_ResNet_v2 Inception_v3 LeNet LeNet_Places365 mobileNet_v2 NasNet_large NasNet_mobile ResNet_18 ResNet_50 ResNet_101 shuffleNet VGG_16 VGG_19 Xception 其中：所有模型变量储存在其对应名字的mat文件夹中，加载后模型变量皆为：net，matlab版本越高所支持其中的模型越多，在matlab deep learning toolbox中深度网络编辑器中从工作区导入可以根据自己的需求进一步进行改进。 模型详细内容解释参考：https://blog.csdn.net/m0_47787372/article/details/125774554?spm=1001.2014.3001.5501

该部分预训练模型包含(注意由于文件巨大被分为了三部分） EfficientNet_b0（part2） Inception_ResNet_v2(part2) Inception_v3(part2) LeNet(part2) LeNet_Places365（part2） mobileNet_v2(part2) NasNet_large(part2) NasNet_mobile(part2) ResNet_18(part2) 其中：所有模型变量储存在其对应名字的mat文件夹中，加载后模型变量皆为：net，matlab版本越高所支持其中的模型越多，在matlab deep learning toolbox中深度网络编辑器中从工作区导入可以根据自己的需求进一步进行改进。 模型详细内容解释参考：https://blog.csdn.net/m0_47787372/article/details/125774554?spm=1001.2014.3001.5501

其中预训练模型包含(注意由于文件巨大被分为了三部分） ResNet_50（part3） ResNet_101（part3） shuffleNet（part3） VGG_16（part3） 其中：所有模型变量储存在其对应名字的mat文件夹中，加载后模型变量皆为：net，matlab版本越高所支持其中的模型越多，在matlab deep learning toolbox中深度网络编辑器中从工作区导入可以根据自己的需求进一步进行改进。 模型详细内容解释参考：https://blog.csdn.net/m0_47787372/article/details/125774554?spm=1001.2014.3001.5501

基于MATLAB编写，部分含simulink文件，两份国内编写代码文件，两份国外编写代码文件；里面包含了五次多项式轨迹规划代码，两份换道决策规划代码与仿真，一份MATLAB/simulink联合仿真，可以作为学习借鉴！代码不需要修改即可跑出

数学模型-超全模型汇总.zip

本ppt汇总最近流行的文本匹配模型，让你一览文本匹配的典型深度学习模型。从简单的双塔模型到复杂的交互模型，做了简单的介绍和总结。

NLP学习指南 本教程致力于帮助同学们快速入门NLP，并掌握各个任务的SOTA模型。 各任务模型列表汇总：，，，（todo）， 各任务概述和技巧：，文本匹配，序列标注，文本生成，语言模型 之后就可以开始逐个击破，但也不用死磕，控制好目标难度，先用三个月时间进行第一轮学习： 读懂机器学习，深度学习原理，不要求手推公式 了解经典任务的基准，动手实践，看懂代码 深入一个应用场景，尝试自己修改模型，提升效果 迈过了上面这道坎后，就可以重新回归理论，提高对自己的要求，某种手推公式，盲写模型，拿到比赛Top等。 第一步：基础原理 机器学习最初入门时对数学的要求不是很高，掌握基础的线性代数，概率论就可以了，正常读下来的理工科大学生以上应该都没问题，可以直接开始学，碰到不清楚的概念再去复习。 统计机器学习部分，建议初学者先看懂线性分类，SVM，树模型和图模型，这里推荐李航的“统计学习方法”，薄的摸起来没有

6西格玛工具（FMEA和FTA分析、KANO模型、POKA-YOKE、SOW5、WBS6、参数设计、方差分析与回归分析、排列图14、平衡计分卡等）

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