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已经有文献证明了MSBM是DAPFSP中表现最佳的模型。本资源提供了基于MSBM表述的DAPFSP混合整数线性规划模型(MILP)。该模型适用于需要在多个工厂或车间中进行调度的复杂生产环境，特别是那些需要考虑机器配置换时间的情境。 内容包括：采用CPLEX语言表达的DAPFSP模型，含有部分测试案例以供参考。

深入浅出：指针与取值、数组、函数； 详细剖析：指针函数、函数指针、指针数组、数组指针、双重指针、指针与动态内存分配 个人总结要点： 本质： 地址要用指针来存储，指针是用来存储地址的！！！ 重难点： 指针指向的地址，也就是指针存储的地址！！！ 就像整型数据要用整型变量来存储，整型变量是用来存储整型数据的！ 地址： 地址值： ptr/&sum； 取出地址所存的值： *a/sum； 地址所存的值的类型 ： int 典例：函数指针 void（* Fun）（void） 地址值： Fun 取出地址所存的值： * Fun 地址所存的值的类型： void （即为函数类型） Tips: 指针（*）则右边是它指向的地址的标识符（也可以称为指针变量），左边为它指向的地址所存的值的类型； 函数（Function）则右边为参数，左边为返回值；

《灰色预测理论及其应用》Matlab程序.zip

百度语料库的Word2Vec模型 百度的Word2Vec模型是基于其内部收集的大量中文文本数据训练而成的。这些数据涵盖了新闻、网页、社交媒体等多种来源，确保了模型的广泛性和实用性。百度的Word2Vec模型通常具有以下特点： 大规模：训练数据集巨大，覆盖了丰富的语言现象。 高质量：经过精心清洗和处理，保证了模型的准确性。 开放性：百度有时会公开发布这些模型，供学术界和工业界免费使用。 一旦下载了模型，用户需要了解如何加载并使用这些词向量。通常，这涉及到将模型文件导入到Python环境中，使用如gensim这样的库来读取和操作模型。