c 题 生产企业原材料的订购与运输的参考文献
时间: 2023-12-03 18:03:53 浏览: 24
以下是一些关于生产企业原材料订购与运输的参考文献：
1. Agarwal, S., Shankar, R., & Tiwari, M. K. (2006). Modeling the metrics of lean, agile and leagile supply chain: An ANP-based approach. European Journal of Operational Research, 173(1), 211-225.
2. Chen, I. J., & Paulraj, A. (2004). Towards a theory of supply chain management: The constructs and measurements. Journal of Operations Management, 22(2), 119-150.
3. Chopra, S., & Meindl, P. (2016). Supply chain management: Strategy, planning, and operation (6th ed.). Prentice Hall.
4. Christopher, M. (2016). Logistics & supply chain management (5th ed.). Pearson.
5. Monczka, R. M., Handfield, R. B., Giunipero, L. C., & Patterson, J. L. (2015). Purchasing and supply chain management (6th ed.). Cengage Learning.
6. Narasimhan, R., & Das, A. (2001). The impact of purchasing integration and practices on manufacturing performance. Journal of Operations Management, 19(5), 593-609.
这些文献可以提供关于生产企业原材料订购与运输的理论基础、实践经验和管理策略等方面的参考资料。希望对你有所帮助！
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# 1. YOLO目标检测算法简介
YOLO（You Only Look Once）是一种
def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal
好的，根据上面的目标函数，我们可以推导出其对应的梯度向量函数，如下所示：
def gradient(x, y, beta):
"""
Compute gradient of the logistic regression loss function
:param beta: model parameter vector
:param x: feature matrix
:param y: label vector
:return: gradient vector
"""
n = x.shape[0]
pred = 1 /
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