代码实战
学习路线图
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本模块提供运筹学、数据科学与人工智能的实战编程练习，帮助你将理论知识转化为代码能力。
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所有代码练习均可在浏览器内直接运行，无需安装任何软件。基于 Pyodide（WebAssembly Python），首次运行时会加载 Python 环境（约 12MB）。
运筹优化
基础与经典
| 课程 | 练习数 | 入口 |
|---|---|---|
| 运筹学 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 线性规划 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 整数规划 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 凸优化 | 12 讲 | Lesson 1 → |
进阶专题
| 课程 | 练习数 | 入口 |
|---|---|---|
| 非线性优化 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 数值优化 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 随机规划 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 鲁棒优化 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 多目标优化 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 最优控制 | 12 讲 | Lesson 1 → |
组合与网络
| 课程 | 练习数 | 入口 |
|---|---|---|
| 组合优化 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 动态规划 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 网络优化 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 元启发式算法 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 博弈论 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 排队论 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 仿真方法 | 12 讲 | Lesson 1 → |
数据科学
基础
| 课程 | 练习数 | 入口 |
|---|---|---|
| 概率统计 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 统计学习 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 机器学习 | 12 讲 | Lesson 1 → |
进阶
| 课程 | 练习数 | 入口 |
|---|---|---|
| 贝叶斯方法 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 数据挖掘 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 时间序列分析 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 因果推断 | 12 讲 | Lesson 1 → |
人工智能
核心
| 课程 | 练习数 | 入口 |
|---|---|---|
| 深度学习 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 强化学习 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 大语言模型 | 12 讲 | Lesson 1 → |
应用方向
| 课程 | 练习数 | 入口 |
|---|---|---|
| 计算机视觉 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 自然语言处理 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 图神经网络 | 12 讲 | Lesson 1 → |
| 生成模型 | 12 讲 | Lesson 1 → |
项目实战
5 个完整的工业级优化案例，涵盖 MILP、QP、网络流和多目标优化。每个案例包含真实工业背景、完整数学建模、代码模板（带 TODO）和参考答案。
| # | 案例 | 优化类型 | 难度 | 入口 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 电商配送中心选址 | MILP | ★★ | 开始 → |
| 2 | 基金投资组合优化 | QP | ★★ | 开始 → |
| 3 | 供应链物流网络 | LP/网络流 | ★ | 开始 → |
| 4 | 呼叫中心员工排班 | MILP | ★★★ | 开始 → |
| 5 | 多目标生产计划 | 多目标MILP | ★★★ | 开始 → |
付费内容
代码实战模块为付费内容，需要订阅后访问。课程总览页面免费开放。