每一个成功人士的背后，必定曾经做出过勇敢而又孤独的决定。 放弃不难，但坚持很酷~ kafka_2.11-1.1.0 一、前言 最近有一个需求，要查询某一时间戳对应的offset值，于是就想到了使用 ..../bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --time ，但是我在测试的时候，发现有的时间戳会获取不到offset，是空...当数据文件累积到 log.segment.bytes 的值以后，就会创建出新的日志文件，文件名称以分段时的那个 offset 命名，如下图所示： ?...当 time 远大于 2020-09-16 14:09:24 时，获取的 offset 值为最新的 offset 值。 根据以上实践结果得知，一组时间戳均对应着同一个 offset 。...三、调用 kafka java api 获取时间戳对应的 offset，并封装成工具脚本 很纳闷，为什么官方不提供获取时间戳对应的精准的 offset 呢？
小勤：大海，为什么我这两个简单的表建立数据关系有问题啊？ 大海：啊？出什么问题了？...小勤：你看，我先将表添加到数据模型，这是订单明细表的： 用同样的方法将产品表也添加到数据模型，然后创建表间关系，结果出错了！ 大海：你的产品表里的产品名称重复了。 小勤：啊？...我看看： 小勤：真的嘢！里面有两个小米，一个是宏仁生产的，一个是德昌生产的。但是，产品名称重复不行吗？ 大海：当然不行啊，你产品名称是重复的，我怎么知道订单明细表里的产品应该对应你产品表里哪一个啊？...大海：那你能保证用vlookup查到的结果是你想要的吗？ 小勤：啊，也对，vlookup都是返回最先找到的一个，这可能是错的。 大海：所以说，仔细想想，这种逻辑是不能成立的。...小勤：啊，知道了，看来我还是得把订单明细表里的产品ID放出来，不然做出来的数据分析都是不对的。 大海：很棒，这么快就想到产品ID的问题了。
往期文章 Python数学建模系列（一）：规划问题之线性规划 Python数学建模系列（二）：规划问题之整数规划 非线性规划 非线性规划可以简单分两种，目标函数为凸函数or非凸函数 凸函数的非线性规划，...None,hess=None,hessp=None,bounds= None,constaints=() , tol= None,Callback= None, options=None) fun:求最小值的目标函数...xO:变量的初始猜测值，注意minimize是局部最优 例题 - 1 计算1/x + x 的最小值 from scipy.optimize import minimize import numpy as...np.asarray((2)) res = minimize(fun(args), x0, method='SLSQP') res 例题 - 2 计算 (2+x_1)/(1+x_2) - 3x_1 + 4x_3 的最小值...from=search&seid=5685064698782810720 文章仅作为学习笔记，记录从0到1的一个过程 希望对您有所帮助，如有错误欢迎小伙伴指正～ 我是 海轰ଘ(੭ˊᵕˋ)੭ 如果您觉得写得可以的话
或许此时你已经对于为什么多人调试程序时数据库访问不时出现卡顿有了一些自己的想法，当然这只是锁机制的冰山一角。...简言之就是每条行记录值的变化是由一个链式的结构组织的，存放在undo log文件当中，undo log在事务发生回滚的时候，用于回溯事务对行记录的修改过程。...上面讲解死锁检测的时候我用更新语句获得了行记录的写锁，而这里，通过增加for update后缀，可以使得当前读操作也获取行记录的写锁。...间隙锁 间隙锁的出现解决了幻读问题，那么先简述一下幻读的概念，以及幻读有什么问题。...幻读的问题 这里用一张表t的操作来描述幻读带来的问题。
导读：谷歌开始收集面部数据，隐私问题再度引爆！...但是像谷歌这样的巨头收集、存储和处理面部数据的方式，已经成为注重隐私的消费者最关心的问题。很多人都想知道，一旦他们的个人信息进入云端，谁将会拥有这些信息。...它的工作原理类似于Android的Face Unlock和苹果的Face ID，并使用与你在谷歌照片、苹果照片和Facebook中看到的相似软件来识别用户。 ? 02 为什么科技巨头要扫描我的脸？...苹果并不是通过销售定向广告来获得收入的，这表明它并没有以这种方式使用人脸扫描数据。 07 我能关掉Face Match吗？ 有三种方法可以防止谷歌Nest Hub Max存储面部数据或持续扫描面部。...设备背面的物理开关可以完全禁用相机硬件，这也将禁用面部匹配，但是设备仍会继续存储用户创建的任何面部配置文件。 08 为什么谷歌Nest Hub Max没有像其他设备那样的物理快门？
本文将深入讲解Python中的线性规划，包括基本概念、线性规划问题的标准形式、求解方法，并使用代码示例演示线性规划在实际问题中的应用。 基本概念 1....线性规划问题的标准形式 2. 线性规划问题的标准形式 线性规划问题的标准形式如下： 求解方法 3. 求解方法 在Pthon中，可以使用优化库来求解线性规划问题。...from scipy.optimize import linprog # 定义目标函数的系数向量 c = [2, -1] # 定义不等式约束的系数矩阵 A = [[-1, 1], [1, 2]]...# 定义不等式约束的右侧向量 b = [1, 4] # 求解线性规划问题 result = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b) # 打印最优解及最优值 print("最优解：",...result.x) print("最优值：", result.fun) 应用场景 4.
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 问题描述： 在生活中经常遇到这样的问题，某单位需完成n项任务，恰好有n个人可承担这些任务。由于每人的专长不同，各人完成任务不同(或所费时间)，效率也不同。...于是产生应指派哪个人去完成哪项任务，使完成n项任务的总效率最高(或所需总时间最小)。这类问题称为指派问题或分派问题。...指派问题也是0-1规划，线性规划用到的是 官网scipy.optimize库函数。...(cost_matrix) 代码实现： from scipy.optimize import linear_sum_assignment cost =np.array([[4,1,3],[2,0,5...],[3,2,2]]) row_ind,col_ind=linear_sum_assignment(cost) print(row_ind)#开销矩阵对应的行索引 print(col_ind)#对应行索引的最优指派的列索引
这一次的泄露的数据不同以往，其信息所属者多是3-20岁的未成年人。具体来说是1998年到2015年出生的儿童的就诊记录。...2017年末，在另一个暗网市场上，有人贩卖婴儿fullz数据，他们打出的广告是“在交税前得到它”。fullz指的是一个人完整的身份信息，包括姓名，地址，账户账单，银行卡数据，安全问题的答案等等。...你会惊讶的发现，人们可以利用带有未成年社会安全号码的合成身份申请信用卡，一旦这个合成身份获得信用额度，那么就可以办信用卡，使用信用卡，然后逐渐积累债务。...如果都不重视这个问题，那么直到孩子们申请助学贷款，办第一张信用卡，买第一辆车时，才意识到这个问题严重性。 每一个经历过信用卡被盗的人都知道一个犯罪分子在短短的几分钟内能给他们带来多大的损失。...而我们在儿童在线隐私保护这一问题上，相关的隐私保护基本处于空白状态。 如何有效保护未成年人数据隐私，这是一个全球共同面临的大课题。
大家好，我是皮皮。...一、前言 国庆期间在Python白银交流群【谢峰】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 代码如下： import pandas as pd data = [{'name': '小明', 'age...# data = data.drop_duplicates('name', inplace=False) print(data) 顺利地解决了粉丝的问题。...，默认为False，即不替换 na_position {‘first’,‘last’}，设定缺失值的显示位置 三、例子 单条件根据排序删除重复值 import pandas as pd data =...三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
大家好，我是皮皮。...一、前言 国庆期间在Python白银交流群【谢峰】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 代码如下： import pandas as pd data = [{'name': '小明', 'age...# data = data.drop_duplicates('name', inplace=False) print(data) 顺利地解决了粉丝的问题。...data.sort_values(by='age', ascending=False).drop_duplicates('name', inplace=False) print(data) 三、总结 大家好，我是皮皮...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
在 python 里用非线性规划求极值，最常用的就是 scipy.optimize.minimize()，本文记录相关内容。...method str or callable, optional 求解器的类型，如果没有给出，则根据问题是否有约束或边界，选择 BFGS、 L-BFGS-B、 SLSQP 中的一个。...trust-constr 的约束被定义为单个对象或指定优化问题约束的对象列表。...可用的约束是： LinearConstraint NonlinearConstraint 使用示例 例一 计算 1/x+x 的最小值 # coding=utf-8 from scipy.optimize...False [-2.98023224e+15] 例二 计算 (2+x_1)/(1+x_2) - 3x_1+4x_3 的最小值 x_1,x_2,x_3 的范围都在 0.1到0.9 之间 带约束的优化问题需要用到约束条件
线性规划简介及数学模型表示线性规划简介一个典型的线性规划问题线性规划模型的三要素线性规划模型的数学表示图解法和单纯形法图解法单纯形法使用python求解简单线性规划模型编程思路求解案例例1：使用scipy...：将优化目标函数分多阶段，利用阶段间的关系逐一进行求解的方法； 应用举例：旅行商问题、车辆路径规划问题、运输问题、最短路问题、最大流问题、中国邮递员问题 线性规划模型的三要素 线性规划模型主要包括三个部分...2.将求解目标简化为求一个目标函数的最大/最小值 能把要求解的问题简化为一个最值问题是能否使用线性规划模型的关键，如果这一点不能达到，之后的工作都有没有意义的。 3....可以看出，可行域变成了离散的点，这也使得整数规划问题比线性规划问题要更难求解，但现实中的许多决策变量都只能取整数，因此混合整数规划问题也成为了了研究最多的线性规划问题。...注意：整数规划最优解不能按照实数最优解简单取整而获得 整数规划的两个常用求解方法：分支定界算法、割平面法 分枝定界法 step1不考虑整数约束的情况下求解得到最优解 （一般不是整数）； step2以该解的上下整数界限建立新的约束
python对于数学建模来说，是个非常好的选择。python中有非常著名的科学计算三剑客库：numpy,scipy和matplotlib，三者基本代替MATLAB的功能，完全能够应对数学建模任务。...下面列举几个python解决数学建模的例子： 线性规划问题的求最大最小值问题 123456789101112 max： z = 4x1 + 3x2st: 2x1 + 3x2 0from scipy.optimize import linprogc = [4,3] #...默认linprog求解的是最小值，若求最大值，此处c取反即可得到最大值的相反数。...future__ import print_functionfrom __future__ import divisionimport numpy as npimport scipy as spimport scipy.optimize
运筹学是一种制定决策的方法，它包含一系列系统运作方法。在上例中，我的系统就是递送模型。 线性规划用于在解决特定限制条件下获得最佳解决方法。在线性规划中，我们将实际生活问题转化为数学模型。...步骤 2：写目标函数 由于整片土地的产出都可以在市场上销售。该农民想要将总产出所获的利润最大化。我们已知小麦和大麦的净利润。农民每公顷小麦和大麦可分别获得50 美元和 120 美元的净利润。...因此方程式表示为： X + Y ≤ 110 步骤 4：非负值限制 X 和 Y 的值须大于或等于 0。表示为： X ≥ 0,Y ≥ 0 我们用公式表示出了这个线性规划问题。现在要解决这个问题。...解决方案：首先，我将在电子表格上用公式表示出这个线性规划问题。 步骤 1：找出决策变量。决策变量为食物种类。添加表头。为试验目的，输入任意值。...单纯形法 单纯形法是最解决线性规划问题的最高效、最普遍的方法之一。单纯形法是用迭代法获得最可行的解决方案。在这种方法中，我一直转变基变量以得出目标函数的最大值。
非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）： 非线性规划是指目标函数或约束条件中包含非线性关系的优化问题。与线性规划相比，非线性规划问题通常更加复杂。...一个具体的代码例子 结合线性规划在生产计划中的应用，使用Python的scipy.optimize库来求解这个优化问题。 问题描述 某工厂生产两种产品：产品A和产品B。...求解和结果输出： 使用linprog函数求解线性规划问题，并输出最优解。如果找到最优解，程序会输出每种产品的最优生产数量及最大化的利润。...，工厂应该生产15个单位的产品A和10个单位的产品B，从而获得最大利润 $650。...2.MATLAB演化三维图 在 MATLAB 中创建三维图形可以使用多种方法，具体取决于你想要展示的数据类型和效果。
前言 这里是用python解决数学建模的一些问题，用到的是python3.x，scipy，numpy和matplotlib。 先补充一些基本的数据知识。...一、线性规划 选择scipy.optimize.linprog进行线性规划问题的求最大最小值问题。学习材料：官方文档。 ...这里不讨论具体问题，只涉及数学方程转换成函数语言进行求解的过程，参考书籍：数学建模算法与应用。 ?...3x2<=10 4 x1 + x2 <=8 5 x2 <= 7 6 x1,x2 > 0 7 ''' 8 9 from scipy.optimize...import linprog 10 11 c = [4,3] #默认linprog求解的是最小值，若求最大值，此处c取反即可得到最大值的相反数。
同事提出个我从未想过的问题，为什么Kubernetes要"多此一举"推出静态Pod概念？...不知道小伙伴有没有注意到我们小管家的孪生兄弟静态Pod? 为什么k8s会推出静态Pod概念？ [啦啦啦] 囧么肥事胡说八道开课啦 [101] [102] 静态 Pod 有什么特殊的地方呢？...既然发现API不能管理，为什么能“看见”运行的静态Pod？...因此我们可以在 apiserver 中查询到该 Pod，也能通过kubectl等方式进行访问，但是不能通过 apiserver 进⾏控制（例如不能删除）。 普通Pod失败自愈和静态Pod有什么区别？...那如果我非要删除它呢？ kubelet 启动时，由 –Pod-manifest-path= or –manifest-url= 参数指定的⽬录下定义的所有 Pod 都会自动创建。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说建模 python_整数规划建模例题,希望能够帮助大家进步!!!...②整数规划无可行解 整数规划最优解不能按照实数最优解简单取整而获得。 求解方法分类 分枝定界法—可求纯或混合整数线性规划。 割平面法—可求纯或混合整数线性规划。...在实际问题中，如果引入 0 −1变量，就可以把有各种情况需要分别讨论的线性规划问题统一在一个问题中讨论了。我们先介绍引入0 −1变量的实际问题，再研究解法。...: 我有嘉宾，德音孔昭。...通常，把全部可行解空间反复地分割为越来越小的子集，称为分枝；并且对每个子集内的解集计算一个目标下界（对于最小值问题），这称为定界。
本文仅从Pyhton如何解决建模问题出发 未对建模思路等进行深一步探索 整数规划 整数规划的模型与线性规划基本相同，只是额外增加了部分变量为整数的约束 整数规划求解的基本框架是分支定界法，首先去除整数约束得到...使用线性规划的方法求解。 若有某个变量不是整数，在松弛模型.上分别添加约束:x≤floor(A)和x≥ceil(A)，然后再分别求解，这个过程叫做分支。当节点求解结果中所有变量都是整数时。停止分支。...例题 求 min \quad z = 3x_1 + 4x_2 + x_3 的最小值 方法一：分支定界法（使用scipy库） Demo代码 # 运行环境：Vs Code import math from...A_gq = [[1,6,2],[2,0,0]] # 大于等于式子 未知数前的系数集合 二维数组 b_gq = [5,3] # 大于等于式子右边的数值 一维数组 # 确定最大最小化问题...from=search&seid=5685064698782810720 文章仅作为学习笔记，记录从0到1的一个过程 希望对您有所帮助，如有错误欢迎小伙伴指正～ 我是 海轰ଘ(੭ˊᵕˋ)੭ 如果您觉得写得可以的话
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