TensorFlow 的研发团队很快就注意到了这一点，并在 TensorFlow 2.0 大版本更新中采用了许多 PyTorch 上最受欢迎的特性。 一个好的经验法则是用户可以在 TensorFlow 中做任何 PyTorch 能做的事情。

导语：书中包括线性规划单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、内点算法、非线性规划KT条件、无约束优化方法、约束优化方法、整数规划和动态规划等内容。 强化学习是一种重要的机器学习方法，在智能体及分析预测等领域有许多应用。 《Python强化 ...