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- <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Paris 3-Day Itinerary Poster</title> <style> :root { --primary: #022B5A; /* 海军蓝 */ --accent: #D4AF37; /* 香槟金 */ --font-title: 'Playfair Display', serif; --font-body: 'Montserrat', sans-serif; } /* 海报容器 */ .poster { width: 594mm; /* A2竖版尺寸 */ （192点数解答 | 2025-04-30 23:11:03）6
- 附件为乳腺癌基因组变异数据，数据包含979个候选基因，总共涉及100例癌症病患样本，数据下载并整理自癌症基因组图谱数据库（The Cancer Genome Altas, TCGA）： https://www.cancer.gov/about-nci/organization/ccg/research/structural-genomics/tcga Excel表格中，每行为基因，每列为样本。True表示该基因在该样本中发生了突变，False表示未发生突变 比如红圈中表示基因AARS在癌症样本TCGA-A1-A0SB未发生突变 请定义一个函数，求出突变最高频率最高的前10名基因，输出成一个文件，文件名为Output.xlsx,输出结果参考以下 对第一列到最后一列，横向求和，可用以下代码实现，请补充完整 freq = df[______].sum(_____) import pandas as pd def get_top_mutated_genes(input_path,out_path): # """ # 统计基因突变样本数并输出Top（576点数解答 | 2025-04-30 22:43:57）5
- 窗边框生产中的最优切割问题 问题1 假设每个订单包含多个窗框的需求，并且每个窗框有其目标宽度、目标高度以及目标范围（即目标尺寸的允许误差范围）。每次切割时，需要考虑锯口宽度对实际切割尺寸的影响。要求在剩余原材料的长度内，尽量满足订单的目标尺寸，并尽可能减少切割损失。表1是具体的订单需求： 表1： 订单的具体切割需求 订单号 订单需求对象 订单量（套） 宽度目标（米） 高度目标（米） 窗框单价（元/套） 1 学校教学楼 10 1.6 2.2 480 2 酒店客房 20 1.8 2.4 680 3 医院病房 20 1.7 2.3 550 4 **办公楼 15 1.5 2.0 420 宽度和高度可以在给定尺寸的基础上有0.01米的变化范围，制作一个完整的窗框需要两个高和两个宽。已知原材料的长度分别为：5.5米、6.2米、7.8米，单价分别为18元/根、22元/根和28元/根，原材料的数量不限，锯口宽度为0.005米。请根据原材料的长度，在尽可能满足用户需求的情况下，建立数学模型，给出最优切割方案，实现利润最大化（总成本（原材料成本）与总收益（窗框销售收益）的差值），并计算所给方案整体的切割损（1910点数解答 | 2025-04-30 22:00:29）6
- 窗边框生产中的最优切割问题 问题1 假设每个订单包含多个窗框的需求，并且每个窗框有其目标宽度、目标高度以及目标范围（即目标尺寸的允许误差范围）。每次切割时，需要考虑锯口宽度对实际切割尺寸的影响。要求在剩余原材料的长度内，尽量满足订单的目标尺寸，并尽可能减少切割损失。表1是具体的订单需求： 表1： 订单的具体切割需求 订单号 订单需求对象 订单量（套） 宽度目标（米） 高度目标（米） 窗框单价（元/套） 1 学校教学楼 10 1.6 2.2 480 2 酒店客房 20 1.8 2.4 680 3 医院病房 20 1.7 2.3 550 4 **办公楼 15 1.5 2.0 420 宽度和高度可以在给定尺寸的基础上有0.01米的变化范围，制作一个完整的窗框需要两个高和两个宽。已知原材料的长度分别为：5.5米、6.2米、7.8米，单价分别为18元/根、22元/根和28元/根，原材料的数量不限，锯口宽度为0.005米。请根据原材料的长度，在尽可能满足用户需求的情况下，建立数学模型，给出最优切割方案，实现利润最大化（总成本（原材料成本）与总收益（窗框销售收益）的差值），并计算所给方案整体的切割损（861点数解答 | 2025-04-30 21:58:36）7
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