Python小白的数学建模课-10.微分方程边值问题 - youcans的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/392234053

微分方程边值问题是指在解决某个微分方程的问题时，如何确定解的边界条件。在Python小白的数学建模课中，你可以学习如何使用Python来解决这些边值问题，以及如何使用知乎文章《youcans》中提出的数学模型来解决问题。

相关问题

https://zhuanlan.zhihu.com/p/687301312

这篇知乎文章标题为《Python中的装饰器：原理、用途及实战》。装饰器是Python中一种特殊的函数，它允许你在不修改原函数源码的情况下，增加额外的功能或修改其行为。装饰器本质上是一个接收函数作为输入，并返回一个新的函数的高阶函数。它们通常用于实现AOP（面向切面编程），比如日志记录、性能分析、权限验证等。

装饰器的工作原理是在运行时动态地将一个包装函数应用到目标函数上，通过`@decorator_name`语法将其应用。例如：

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Before function call")
        func()
        print("After function call")
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello")

say_hello()  # 输出: Before function call, Hello, After function call

https://zhuanlan.zhihu.com/p/615494937

根据提供的引用内容，\[1\]是一个知乎专栏文章，\[2\]是一个知乎问题，\[3\]和\[4\]是两篇博客文章。根据问题的链接，我无法直接访问该链接，因此无法提供具体的答案。但是根据引用\[1\]和\[2\]的内容，回归模型中的代价函数可以使用均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）。对于回归问题，最小化MSE损失等效于最大似然估计。此外，引用\[3\]和\[4\]提到了MSE损失函数的一些特点和应用场景。总的来说，选择使用哪个代价函数取决于具体的问题和模型需求。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [为什么回归问题用MSE？](https://blog.csdn.net/xixiaoyaoww/article/details/122955125)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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