This global accessibility map enumerates land-based travel time to the nearest densely-populated area for all areas between 85 degrees north and 60 degrees south for a nominal year 2015. Densely-populated areas are defined as contiguous areas with 1,500 or more inhabitants per square kilometer or a majority of built-up land cover types coincident with a population centre of at least 50,000 inhabitants. This map was produced through a collaboration between the University of Oxford Malaria Atlas Project (MAP), Google, the European Union Joint Research Centre (JRC), and the University of Twente, Netherlands. The underlying datasets used to produce the map include roads (comprising the first ever global-scale use of Open Street Map and Google roads datasets), railways, rivers, lakes, oceans, topographic conditions (slope and elevation), landcover types, and national borders. These datasets were each allocated a speed or speeds of travel in terms of time to cross each pixel of that type. The datasets were then combined to produce a “friction surface”, a map where every pixel is allocated a nominal overall speed of travel based on the types occurring within that pixel. Least-cost-path algorithms (running in Google Earth Engine and, for high-latitude areas, in R) were used in conjunction with this friction surface to calculate the time of travel from all locations to the nearest city (by travel time). Cities were determined using the high-density-cover product created by the Global Human Settlement Project. Each pixel in the resultant accessibility map thus represents the modeled shortest time from that location to a city.
相对传统公交， BRT和Metro系统作为一种新型的公共交通方式，是一个涉及面广、影响因素多、相对灵活的体系。BRT通过对传统公共汽车在规划、设计、运营和管理上的改良，从而以较少的投资、较强的灵活性实现较高的服务效率；Metro在地下，不占用地面土地，运行速度快，载客容量大，大大的减少居民出行时间。BRT和Metro系统规划的核心问题，在于如何与城市自身特点紧密配合，寻求快速公交和地铁与其它城市公共交通方式之间的合理结构模式，建立一体化的城市交通系统。因此，在快速公交和地铁系统决策的过程中，必须坚持整体化的规划原则与方法，对快速公交和地铁系统的规划、实施、运营、优化这一不断推进的过程进行全面分析。因此我们对BRT和Metro路线系统对合肥市中心城区可达性影响的分析。
算法是什么？ 算法就是完成一组特定任务的方法。 比如将大象放进冰箱需要三步： 打开冰箱 将大象放进冰箱 关闭冰箱 这就是一种算法。 如果用计算机语言来叙述，就是任何实现某种功能的代码片段都可以称之为算法。 一个程序员应该掌握大概50种基本算法，但目前我们属于初级阶段，先掌握一些简单有趣的算法，为日后进一步的算法学习打下基础。 二分查找 比如我要在字典（这里是真实的字典，不是Python的dict类型）中查找以O为拼音首字母的汉字，我会从字典的中间附近开始翻阅，因为我知道字母O在26个字母的中间附近，
最近一款“佛系游戏”《旅行青蛙》（旅かえる）爆红朋友圈，一夜间刮起一股“养蛙（娃）热潮”，知乎一位名叫@黄小秋的程序员大佬，为了让老母亲老父亲们理解自己的呱究竟在干什么，于是花了五个晚上逆向游戏程序逻辑，提取各种数据。这里相当于动用了上帝视角来解答这些问题，目前点赞已经超过2w。 1 呱真的在旅行么？ 不得不佩服游戏的设计者，为了追求真实，实现了一套非常完整的旅行模拟系统，有严谨的旅游路线设计。 因为旅行的过程并不展示给用户，我原本以为逻辑会十分简单。发现这套旅行模拟系统的时候，我也有些惊讶，也促使我深入
呱呱走火入魔 - 逆向游戏代码 - 终结玄学迷信 看到很多人对物品的使用上的很多猜测，很多都不是很准确。 为了理解你们的呱究竟在干什么，花了五个晚上逆向游戏程序逻辑，提取各种数据。 这里相当于动用了 上帝视角 来解答这些问题。 ---- 1.呱真的在旅行么？ 2.呱是如何选择旅行路径的？ 3.呱是如何旅行的？ 4.呱在每条路上的耗时是怎么计算的？ 5.呱离家出走了怎么办？ 6.道路有哪些属性？ 7.每件物品都有什么效果？ 8.如何科学使用物品？ 9.旅途中会带回哪些明信片？ 10.旅途中会带回哪些特产？ 1
很愉快的，我们又见到了我们的老朋友，旅行商问题(Travelling salesman problem, TSP)，在之前的一期推送中，我们利用团队的高配置服务器计算了利用动态规划求解旅行商问题的时间和空间消耗。看过的朋友应该还对之前的那两个增长曲线记忆犹新吧，如果还没有看过，那赶紧去看一下哦，下面给出上一篇文章的链接：
第1章 算法简介 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法 性能 你无需自己动手编写每种算法的代码！但如果你不明白其优缺点，这些实现将毫无用处 问题解决技巧 你将学习至今都没有掌握的问题解决技巧 如果你喜欢开发电子游戏，可使用图算法编写跟踪用户的AI系统 你将学习使用K最近令算法编写推荐系统 有些问题在有限的时间内是不可解的！书中讨论NP完全问题的部分将告诉你，如何识别这样的问题以及如何设计找到近似答案的算法 阅读本书，需要具备基本的代数知识。具体说，给定函数f(x)=x × 2，f(5)的
选自phys.org 作者：Barak Shoshany 机器之心编译 机器之心编辑部 时间旅行是科幻电影、小说中经久不衰的话题，然而直到现在，我们依然无法确定这种幻想是否可行。在这篇文章中，来自加拿大布鲁克大学的物理学助理教授 Barak Shoshany 给我们科普了这一领域的核心问题以及他们的研究方向。 布鲁克大学物理学助理教授 Barak Shoshany。他的研究重点是广义相对论和量子力学中的时间本质和因果关系，以及符号和高性能科学计算。 「早知道会这样，我就不那么干了！」 很多人都对自己所做的
调研是一门学问，但是我并不觉得我非常擅长。过去，我没有立志于成为一个研究性的程序员，实践对于我来说更有感觉。只是呢，随着编程年轮的一圈一圈地增长，研究性的开发也变成一个不可缺少的日常活动。虽也说不上是每日必备的活动，但是呢，每隔几天、向周也得做一些相关性的研究。
但有时候，不确定要从哪个城市出发。假设联邦快递将包裹从芝加哥发往湾区，包裹将通过 航运发送到联邦快递在湾区的50个集散点之一，再装上经过不同配送点的卡车。该通过航运发送 到哪个集散点呢？在这个例子中，起点就是未知的。因此，你需要通过计算为旅行商找出起点和 最佳路线。 在这两种情况下，运行时间是相同的。但出发城市未定时更容易处理，因此这里以这种情况为例。 涉及两个城市时，可能的路线有两条
顾名思义，时间序列数据是一种随时间变化的数据类型。例如，24小时内的温度，一个月内各种产品的价格，一年中特定公司的股票价格。诸如长期短期记忆网络（LSTM）之类的高级深度学习模型能够捕获时间序列数据中的模式，因此可用于对数据的未来趋势进行预测。在本文中，您将看到如何使用LSTM算法使用时间序列数据进行将来的预测。
本文引自图灵教育《算法图解》 你一定能看懂的算法基础书；代码示例基于Python；400多个示意图，生动介绍算法执行过程；展示不同算法在性能方面的优缺点；教会你用常见算法解决每天面临的实际编程问题。 算法简介 本章内容 为阅读后续内容打下基础。 编写第一种查找算法——二分查找。 学习如何谈论算法的运行时间——大O表示法。 了解一种常用的算法设计方法——递归。 1.1 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法，但本书只介绍比较有趣的部分。本书介绍的算法要么速度快，要么能解决有趣的问题，要
This global friction surface enumerates land-based travel speed for all land pixels between 85 degrees north and 60 degrees south for a nominal year 2015. This map was produced through a collaboration between the University of Oxford Malaria Atlas Project (MAP), Google, the European Union Joint Research Centre (JRC), and the University of Twente, Netherlands. The underlying datasets used to produce the map include roads (comprising the first ever global-scale use of Open Street Map and Google roads datasets), railways, rivers, lakes, oceans, topographic conditions (slope and elevation), landcover types, and national borders. These datasets were each allocated a speed or speeds of travel in terms of time to cross each pixel of that type. The datasets were then combined to produce this “friction surface”, a map where every pixel is allocated a nominal overall speed of travel based on the types occurring within that pixel, with the fastest travel mode intersecting the pixel being used to determine the speed of travel in that pixel (with some exceptions such as national boundaries, which have the effect of imposing a travel time penalty). This map represents the travel speed from this allocation process, expressed in units of minutes required to travel one meter. It forms the underlying dataset behind the global accessibility map described in the referenced paper.
在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间，时间复杂度常用大O符号表示，不包括这个函数的低阶和首项系数，使用这种方式时，时间的复杂度可被成为是渐近的（asymptotic analysis），渐近是指在数学分析中是一种描述函数在极限附近的行为的方法，有多个科学领域应用此方法。
力扣想让一个最优秀的员工在 N 个城市间旅行来收集算法问题。 但只工作不玩耍，聪明的孩子也会变傻，所以您可以在某些特定的城市和星期休假。 您的工作就是安排旅行使得最大化你可以休假的天数，但是您需要遵守一些规则和限制。
截至目前，欧洲多国相继报告首例新冠肺炎确诊病例。在中东地区，新冠疫情已经蔓延至11国，其中伊朗最为严重，同时伊朗副总统在2月27日检测呈阳性。而这些数字以目前中国数据作为参考，可以统计发现全球疫情的形势不容乐观。
本文是在阅读Aditya Bhargava先生算法图解一书所做的总结，文中部分代码引用了原文的代码，在此感谢Aditya Bhargava先生所作出的这么简单的事例，对基础算法感兴趣的朋友可以阅读原文。由于本人也是编程初学者，所以本书比较浅显易懂，所介绍的算法配上插图也十分易懂，这里只是介绍几种最基础的算法由浅入深以帮助理顺一些简单的思维逻辑。
马斯克的星际旅行还在努力，天文学家已经开始设计导航系统，原理有点像《三体》雪地工程。
时间循环是一类热门的影视题材，其设定常常如下：主人公可以主动或被动的回到过去。与此同时，主人公会希望利用这样的机会改变在之前的经历中不完美的结果。为此，主人公调整自己的行为，使得结果发生变化。
虽然放假，在家里小玮同学也没有休息，这一次给大家带来的是利用爬虫爬取地图软件的相关数据，并制作成图表进行分析。
许多组织正试图收集和利用尽可能多的数据，以改进其业务运营方式、增加收入或对周围世界产生更大的影响。因此，数据科学家面对 50GB 甚至 500GB 大小的数据集的情况变得越来越普遍。
数组和链表的操作的运行时间 操作数组链表 读取 O(1) O(n) 插入 O(n) O(1) 删除 O(n) O(1) 选择排序 将一组数按照从大到小的顺序排序 算法运行时间O(n*1/2*n)，但大O表示法省略诸如1/2这样的常数，因此简单的写作O(n*n) 数组和链表总结
2018 年 3 月，同程集团旗下同程网络与艺龙旅行网合并为同程旅行，同年登陆香港联交所主板挂牌上市，成为港股“OTA 第一股”。财报显示，2021 年上半年，同程艺龙 MAU 约为 2.56 亿，其中在第二季度，MAU 达到 2.8 亿，同比增长 58.3%，创下了历史新高。上半年，同程旅行的各项核心业务增长均远超行业增速，并超越疫情前水平。
旅游业正在慢慢地将人工智能融入到行业当中，并为游客提供个性化定制体验。在人工智能的帮助下，旅游业的业务流程和客户服务都发生了改变。人工智能技术被广泛用于旅游业。
在上一篇文章中，我们讨论了 Hudi 表中的数据布局，并介绍了 CoW 和 MoR 两种表类型，以及它们各自的权衡。在此基础上我们现在将探讨 Hudi 中的读取操作是如何工作的。
看完《基于GIS的合肥市BRT和Metro的交通可达性研究》part1、part2、part3……系列文章，紧接着往下看......
有一个快递员，要分别给三家顾客送快递，他自己到达每个顾客家的路程各不相同，每个顾客之间的路程也各不相同。
这边刚刚发射了飞船送宇航员上天，SpaceX已经又在筹划新的大事情了：如何在太空中建设中转站。
选自chaitjo's blog 作者：Chaitanya K. Joshi , Rishabh Anand 机器之心编译 机器之心编辑部 最近，针对旅行推销员等组合优化问题开发神经网络驱动的求解器引起了学术界的极大兴趣。这篇博文介绍了一个神经组合优化步骤，将几个最近提出的模型架构和学习范式统一到一个框架中。透过这一系列步骤，作者分析了深度学习在路由问题方面的最新进展，并提供了新的方向来启发今后的研究，以创造实际的价值。 组合优化问题的背景 组合优化是数学和计算机科学交叉领域的一个实用领域，旨在解决 N
可能很多朋友都不用清单这个东西，更别说清单模版了。那清单真的 说走就走的旅行？你需要一个旅行必备清单好用吗？说实话，当你真的用清单来整理自己的日常工作，乃至生活琐事后，你就会发现你的时间多了，想要完成的事，大部分都可以按时完成了。
随着LLMs在自主Agent领域的应用日益增多，如何高效管理和调度这些Agent成为一项重要挑战。为此，「本文创新性的提出一个基于大模型的操作系统架构：AIOS」，该架构将LLM作为操作系统的“大脑”，优化Agent请求的调度，支持上下文切换，实现并发执行，并提供工具服务和访问控制，结果表明了AIOS在多Agent并行执行时的可靠性，展示了其在改善资源利用和提升Agent性能方面的潜力。
2050年，人类迈入新人类文明时代 新人类与超级计算机（代号Github）共同进化，世界观也变得有趣 关于生命终结 旧人类 第一阶段 是医学上宣告死亡 第二阶段 是下葬后人们的生活中没有了亡者生活的
来源：机器之心本文约2600字，建议阅读9分钟本文分析了深度学习在路由问题方面的最新进展，并提供了新的方向来启发今后的研究。 最近，针对旅行推销员等组合优化问题开发神经网络驱动的求解器引起了学术界的极大兴趣。这篇博文介绍了一个神经组合优化步骤，将几个最近提出的模型架构和学习范式统一到一个框架中。透过这一系列步骤，作者分析了深度学习在路由问题方面的最新进展，并提供了新的方向来启发今后的研究，以创造实际的价值。 组合优化问题的背景 组合优化是数学和计算机科学交叉领域的一个实用领域，旨在解决 NP 难的约束优化
北京时间2015年3月10日凌晨，Apple Watch正式对外发布，作为苹果公司的最新款产品，Apple Watch官网对两款国产应用进行了推荐，携程旅行App是其中之一。
一. 爬山算法 ( Hill Climbing ) 介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达
用以前爬的知乎用户行为数据，跑了一下Apriori算法，发现了一些有意思的关联规则。以下是简略的分析过程。数据采集数据怎么来的？当然不是知乎给的，是爬虫来的。怎么爬的？这篇文章就不说了。数据处理之前爬
本篇再看 NP 问题之经典的 TSP 旅行商问题，对于一些 TSP 算法作出解答。
数据流图（Data Flow Diagram，DFD）是从数据传递和加工的角度，以图形的方式来描述逻辑输入经过系统加工处理后转化为逻辑输出的结构化系统分析工具
这是全文第四章拓展阅读，也是全篇的最后一个章节。在前三章的内容里，我们详细介绍了最短路问题及其数学模型、最短路径求解算法以及单源、多源Label Correcting Algorithms的核心内容。本章将介绍如何利用前文介绍的算法求解多目标最短路径问题以及如何处理大规模网络。点击下方链接回顾往期内容：
本文为MIT Senseable City Laboratory 2018年5月23号发表于Nature杂志Addressing the minimum fleet problem in on-demand urban mobility论文的学习笔记。
谷歌更新了其航班应用程序Google Flights，增加了两项新功能，用人工智能技术预测航班延误时间和推荐低价机票。据谷歌介绍，航班延误情况主要是利用机器学习算法通过对航班历史准点情况和天气状况来预
对于经常乘坐飞机出行的人，最不愿意看到的新闻就是飞行事故，但对于统计出身的人来说，又有理性的数据证明，航空是目前地球上最为安全的交通方式。 按照国际航空运输协会的统计，只要一名普通乘客乘坐的是西方飞机制造商生产的飞机，那么他遭遇航空事故的几率低于五百三十万分之一。从事故发生的几率而言，就算是飞行时间最长的飞行员用一辈子的时间进行飞行，也很难超过两万架次。航空业事故发生几率非常低——即便是一个人天天坐飞机，也要一万四千年才有可能遇上一个航空事故。 在这个时候，网络和各种媒体上充斥各种各样的消息，人们的感性会战
问题描述 该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述，一块木板有数百个小孔（坐标已知），现在需要通过机械臂在木板上钻孔，要求对打孔路径进行规划，力求使打孔总路径最短，这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。 数学模型建立 问题分析 机械臂打孔生产效能主要取决于以下三个方面： 单个孔的钻孔作业时间，这是由生产工艺所决定的，不在优化范围内，本文假定对于同一孔型钻孔的作业时间是相同的。 打孔机在加工作业时，钻头的行进时间。 针对不同孔型加工作业时间，刀具的转换时间。 在机
三年前，当我写下那篇青涩的『永恒不变的魅力』的文章时，我刚刚是 elixir 和 clojure 的入门者。我如饥似渴地从 Bret Victor，Rich Hickey 等人身上吸取思想和力量，来浇筑我对函数式编程的信仰。函数式编程语言中有诸多让人赞不绝口的设计思想，但 immutability（不可变）显然是皇冠上的明珠。它让我们可以肆无忌惮地使用并发，不必考虑 lock，因为没有 critical section 可言；它让我们不必再终日在野指针造成的 segment fault，坏引用导致的 exception 中彷徨哀怨甚至自戕。当我们用一个产品的时候，确定性让我们感到安全和愉悦 —— 你使用微信，发给朋友的信息如果代表发送的小菊花停了没有惊叹号，那就一定成功了，这就是确定性；immutable 给程序员带来的确定性是：我给你一个引用，只要你拿着，就算到了天荒地老，海枯石烂它也能够访问，且还守候着原来的值。
有若干个城市，任何两个城市之间的距离都是确定的，现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次，最后回到出发的城市，问如何事先确定一条最短的线路已保证其旅行的费用最少？
近日，国外网友@_LucasRizzotto在推特上表示：其已经破解了时光旅行的秘密，制作了VR时间机器，并通过VR回顾了自己2019的时光。
遗传算法是一种进化算法，其基本原理是模仿自然界中的生物“物竞天择，适者生存”的进化法则，把问题参数编码为染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉、变异等运算法则来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。
如何规划一次高质量的旅行？就让知晓程序（微信号 zxcx0101）见天推荐的这 6 款小程序来告诉你。
现有 n 个机器人，编号从 1 开始，每个机器人包含在路线上的位置、健康度和移动方向。 给你下标从 0 开始的两个整数数组 positions、healths 和一个字符串 directions（directions[i] 为 'L' 表示 向左 或 'R' 表示 向右）。positions 中的所有整数 互不相同 。 所有机器人以相同速度同时沿给定方向在路线上移动。如果两个机器人移动到相同位置，则会发生 碰撞 。 如果两个机器人发生碰撞，则将 健康度较低 的机器人从路线中 移除 ，并且另一个机器人的健康度 减少 1 。 幸存下来的机器人将会继续沿着与之前 相同 的方向前进。如果两个机器人的健康度相同，则将二者都从路线中移除。 请你确定全部碰撞后幸存下的所有机器人的 健康度 ，并按照原来机器人编号的顺序排列。 即机器人 1 （如果幸存）的最终健康度，机器人 2 （如果幸存）的最终健康度等。 如果不存在幸存的机器人，则返回空数组。 在不再发生任何碰撞后，请你以数组形式，返回所有剩余机器人的健康度（按机器人输入中的编号顺序）。
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