CPLEX 是IBM公司的一个优化引擎。软件IBM ILOG CPLEX Optimization Studio中自带该优化引擎。该软件具有执行速度快、其自带的语言简单易懂、并且与众多优化软件及语言兼容（与C++，JAVA，EXCEL，Matlab等都有接口），因此在西方国家应用十分广泛。由于在中国还刚刚全面推广不久，因此应用还不是很广，但是发展空间很大。
#prob.solve(GLPK("D:\\glpk-4.47\\w32\\glpsol.exe"))
最近在做一个叫交通最小通勤计算问题，需要用到线性规划来解决，因此在网上搜了一下啊线性规划工具，因为不想装MATLAB，(实在是太大了，电脑c盘剩下不到4g了)就找了一个开源的线性规划小工具，感觉还蛮实用的，(GNU Linear Programming Kit, GLPK)[http://gnu.april.org/software/glpk/] 一个开源的线性规划工具，再这里给大家介绍介绍。
搜了很多教程，有需要root管理员权限使用yum安装glpk的，秉承不随意使用root的原则， 接下来，我们以普通用户解决该问题。
其意思也就是说，跳转表或者也可以被称之为分支表，是一种利用分支或者跳转指令表将程序控制转移到程序另一部分(或者是已经动态加载的其他程序)的方法。关于跳转到程序的另一部分最常用的方法就是使用 switch 语句，但是使用 switch 语句存在的一个弊端就是如果分支过多，会造成程序的冗长，而跳转表刚好能解决这个问题，对于优化程序的结构有很大地帮助。在介绍跳转表之前，笔者在这里先介绍一下跳转表所涉及到的指针数组和函数指针的概念。
线性规划(linear programming)和整数规划(integerprogramming)的主要区别是决策变量的约束不同，其中线性规划的变量为正实数，而纯整数规划的变量为正整数。如果决策变量中一部分为整数，另一部分可以不取整数，则该问题为混合整数规划 (mixedinteger linear programming)。线性规划和整数规划都可以视为混合整数规划的特例，用矩阵和向量表示混合整数规划的数学模型如下：
大家好，很高兴又和你们见面啦！在上一篇的内容中，我们把汉诺塔问题从头到尾剖析了一遍，我自己在剖析的过程中，对这个问题的理解也得到了提升，不知道朋友们你们在看完上一篇的内容有什么感受，今天我们来解决第二个经典问题——青蛙跳台阶问题。
Python是一种开源的编程语言，可用于Web编程、数据科学、人工智能以及许多科学应用。学习Python可以让程序员专注于解决问题，而不是语法。由于Python相对较小，且拥有各式各样的工具，因此比Java和C++等语言更具优势，同时丰富的库赋予了Python完成各种伟大任务所需的能力。
青蛙跳台阶问题是一个经典的递归问题，可以使用递归方法来解决。 问题描述：有n级台阶，青蛙每次可以跳1级台阶或者2级台阶，问青蛙跳上n级台阶有多少种不同的跳法。 解决方法：
如果你有志于做一个数据专家，你就应该保持一颗好奇心，总是不断探索，学习，问各种问题。在线入门教程和视频教程能帮你走出第一步，但是最好的方式就是通过熟悉各种已经在生产环境中使用的工具而为成为一个真正的数据专家做好充分准备。 我咨询了我们真正的数据专家，收集整理了他们认为所有数据专家都应该会的七款 Python 工具。The Galvanize Data Science 和 GalvanizeU 课程注重让学生们花大量的时间沉浸在这些技术里。当你找第一份工作的时候，你曾经投入的时间而获得的对工具的深入理解将会使
原文链接：http://code.tutsplus.com/tutorials/javascript-animation-that-works-part-4-of-4–net-35263
有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的重量是w[i]，价值是v[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的重量总和不超过背包容量，且价值总和最大。在选择装入背包的物品时，对于每种物品i，只能选择装包或不装包，不能装入多次，也不能部分装入，因此成为0-1背包问题。 形式化描述为：给定n个物品，背包容量C >0,重量 第i件物品的重量w[i]>0, 价值v[i] >0 , 1≤i≤n.要求找一n元向量(X1,X2,…,Xn,), Xi∈{0,1}, 使得 ∑（w[i] * Xi） ≤C,且∑ v[i] *
给定一个输入和输出值之间的转换,描述一个数学函数f,优化处理生成和选择一个最佳解决方案从一些组可用的替代方案,通过系统地选择输入值在一个允许集,计算的输出功能,录音过程中发现的最好的输出值。许多实际问题都可以用这种方法建模。例如，输入可以是电机的设计参数，输出可以是功耗，或者输入可以是业务选择，输出可以是获得的利润。
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题目链接：CF1407D「Discrete Centrifugal Jumps」 。
我咨询了我们真正的数据专家，收集整理了他们认为所有数据专家都应该会的七款 Python 工具。The Galvanize Data Science 和 GalvanizeU 课程注重让学生们花大量的时间沉浸在这些技术里。当你找第一份工作的时候，你曾经投入的时间而获得的对工具的深入理解将会使你有更大的优势。下面就了解它们一下吧：
本文介绍了线性优化和非线性优化的概述，以及它们在现实生活中的应用。同时，还探讨了如何使用Julia语言解决这些优化问题，包括背包问题和饮食问题。
贪心策略的选取将对贪心算法能否得到最优解起到了决定性的作用。最优子结构指的是，大问题分解成小问题时，使用拟定好的贪心策略一样能得到小问题的最优解。
英文：Dynelle Abeyta译文：oschina www.oschina.net/translate/seven-python-tools-all-data-scientists-should-
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404星链计划即将迎来改版更新啦，我们会在项目展示、奖励计划等方面有所优化调整，同时会新收录几个优秀的开源安全工具。在此之前，让我们一同回顾一下星链计划自2020年8月上线以来我们收录过的部分项目，它们中很多已经为大家熟知，成为日常工作的一部分，有些还有待你去探索新的利用方式~ 今天介绍的项目是Platypus。
转眼间暑假已经过去一大半了，大家有没有度过一个充实的假期呢？小编这两天可忙了，boss突然说发现了一个很有趣的开源求解器：OR-Tools。经过一番了解，小编发现它对于为解决优化问题而烦恼的小伙伴真的非常有用，于是赶紧来和大家分享分享。下面让我们一起来看看OR-Tools到底是何方神圣吧！
递归的思想： 把⼀个⼤型复杂问题层层转化为⼀个与原问题相似，但规模较小的⼦问题来求解；直到⼦问题不能再被拆分，递归就结束了。所以递归的思考⽅式就是把⼤事化小的过程。
最近在折腾 flutter 相关的东西，所以当然要撸一下 dart 了。编程语言这个东西，接触得多了学习起来速度会提升不少，但是不同的语言具有不同的特色，我们需要花一些时间去关注它们的卖点，而且对于大部分面向对象语言，也需要格外注意类的概念，因此专门花了一些时间结合官方文档整理学习 dart 中关于类的内容。
LeetCode 每月都会搞每日一题活动，昨天的题目是贪心算法类型，折腾好久才做出来，索性今天就围绕贪心算法多看几道。
MOSEK是由丹麦MOSEK ApS公司开发的一款数学优化求解器，也是公认的求解二次规划、二阶锥规划和半正定规划问题最快的求解器之一，广泛应用于金融、保险、能源等领域。杉数科技是MOSEK在中国大陆唯一官方授权销售商，承担中国市场的销售和售后服务工作。本篇主要介绍MOSEK的总体性能，在金融中一些解决问题的技巧和应用，杉数科技将和艾悉资产在近期推出一个介绍性文档，敬请关注！（详情请登陆 https://www.shanshu.ai/product/mosek）
近日，来自斯坦福、UC Berkeley 的一篇 arXiv 预印本论文给出了对这一问题的定量实验结果并公布了相关评估和响应数据。
给定一个非负整数数组，你最初位于数组的第一个位置。 数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。 判断你是否能够到达最后一个位置。
东哥带你手把手撕力扣~ 作者：labuladong 公众号：labuladong 若已授权白名单也必须保留以上来源信息
函数递归是指一个函数直接或间接地调用自身，以解决问题的一种方法。在C语言中，函数递归可以用来计算阶乘、斐波那契数列等数学问题。 函数递归是一种编程技术，其中函数直接或间接地调用自身来解决问题。它常用于处理可以分解为更小同类问题的复杂问题，如排序、搜索树等。递归的基本思想是将问题分解为更简单的子问题，然后组合子问题的解来得到原问题的解。然而，递归需要小心处理终止条件，否则可能导致无限循环。此外，递归可能消耗大量内存，因为它需要存储每个递归调用的状态。因此，在使用递归时，应仔细考虑其效率和适用性。
诚然，编译器可以为你生成高性能的代码，但是你真的需要编译器吗？另一种方法是用 Assembly 编写程序，虽然有点夸大，但这种方法有两个主要缺陷：
通过动画改变每个元素的高度，从而实现每个元素高度变化的效果，为了使每个元素依次跳动，给每个元素添加一定的延时效果，使得从效果元素依次跳动
学习过 路径 DP 专题 的同学应该知道，通常确定 DP 的「状态定义」有两种方法。
一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级台阶。求该青蛙跳上一个 n 级的台阶总共有多少种跳法？
最近由于项目组内要做特征码搜索的东西，便于去Hook一些未导出函数，你懂得...于是就闲着学习了一下x86/x64的汇编指令格式。x86的汇编指令格式请参照http://bbs.pediy.com/s
起始条件: N = 1 的时候, N! 为 1. 这个起始条件相当于递归的结束条件.
2023-05-12：存在一个由 n 个节点组成的无向连通图，图中的节点按从 0 到 n - 1 编号，
JE: jump if equal INT: 是软件中断指令 HLT: interrupt 是让CPU停止动作的指令, 是让CPU进入待机状态 JC: 是“jump ifcarry”的缩写，意思是如果进位标志（carry flag）是1的话，就跳转。 JNC: Jump ifnot carry” JAE: “Jump if above or equal” JBE: jump if below orequal
最终实现了,高效的登录至服务器,不用输入密码.以及使用ccat查看源码,使用htop观察机器内存等信息.
作者 | 俞恺、李盛强 责编 | 何永灿 来自物流的挑战 近年来，随着电商增速的放缓，市场对电商企业提供的差异化服务提出更高要求，而物流则首当其冲，一方面需要满足用户更高的服务质量要求，而另一方面电商物流要从成本中心变成利润中心，满足企业运作的效益需求。面对这个现况，苏宁物流研发运用大数据技术，分析历史数据，预测未来趋势，运用最优化算法来合理调度资源，安排计划，以系统性的提升整体物流运营效率，降低运营成本，从而提升用户体验。 电商物流中决定用户体验的一个核心指标是时效，而决定时效的关键因素就是运输班车的衔接
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之前写了个C++的协程框架libcopp，底层使用的是boost.context实现，然后剥离了对boost的依赖。然而这样意味着我必须时常跟进boost.context的更新。
《笨办法学Python》 第41课手记 本节课的代码有168行，但是冗长不代表困难，只是print里面的游戏说明内容太多，整体来说是很容易的，你要锻炼自己的耐心，把这168行代码完成得准确无误。 看了这段代码，我是没有任何要玩这个游戏的欲望。具体原因在本节课涉及的知识里。 原代码如下： from sys import exit from random import randint def death(): quips = ["Your died. You kinda suck at this.",
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