在github中可以找到文中涉及的完整代码[5] 列表的特性 我们先假定这个列表是用来存储地址类型的，但实际上这个列表可以存储任何内容。...totalItems储存着列表中总元素的个数。使用这个变量的原因也是根据应用而定的。实际上我们现在这个合约中并非一定需要，我们可以删除来节省gas，然而我这里使用是为了防止其他应用中需要。...遍历列表来统计列表元素的个数会导致gas的消耗随着列表长度不同而不同。 零元素是无效的 在我设计的列表中，要注意有一个特定于该应用程序的假设。...要了解这一点，请参考Solidity文档[7]映射： 映射可以视作哈希表 它们在实际的初始化过程中创建每个可能的key， 并将其映射到字节形式全是零的值：一个类型的默认值 所以我们的映射就可以理解成提前生成好了...在我们的例子中是一个地址数组。 next 接下来读取元素的编号，如果为零则代表读取完毕。 尽管此解决方案使我们能够安全地读取很长的列表，但将流程分为多个调用却带来了另一个挑战。
在文章《用 Flutter 创建移动应用》中，我已经向大家展示了如何在 Linux 中安装 Flutter 并创建你的第一个应用。...而这篇文章，我将向你展示如何在你的应用中添加一个列表，点击每一个列表项可以打开一个新的界面。...在 lib 目录中我们创建一个新文件并命名为 item_details_page。...image.png 输入 Hero，然后从建议的下拉列表中选择 Hero((Key key, @required this, tag, this.create))： image.png 最后我们在...当 Hero 检测到不同页面（MaterialPageRoute）中存在相同标签的 Hero 时，它会自动在这些不同的页面中应用过渡动画。 可以在安卓模拟器或物理设备上运行我们的应用来测试这个动画。
作者：Stephen MacMahon 来源： 赛灵思中文社区论坛 在本文中，我们将讲解如何在 Vivado® Design Suite 中完成平台准备工作，以便将其用作为 Vitis™ 中的加速平台。...您可通过下列链接查看其它各部分： 第 2 部分：在 PetaLinux 中为加速平台创建软件工程 第 3 部分：在 Vitis 中封装加速平台 第 4 部分：在 Vitis 中测试定制加速平台 引言...因此，在进行时钟设置配置时需牢记此信息。 我添加了 3 个输出时钟：100Mhz、150Mhz 和 300Mhz： ? 并将复位极性设置为低电平有效 (Active Low)： ?...在 AXI Interrupt Controller 中，将“中断输出连接 (Interrupt Output Connection)”设置为“单连接 (Single)”，并将其连接到 Zynq UltraScale...如需了解后续步骤，请参阅本系列博客的第 2 部分：在 PetaLinux 中为加速平台创建软件工程 Original Source: Creating an Acceleration Platform
然而，在普遍接受的经济理论中，股票价格的变化性(波动性)(在固定的时间范围内定义)等同于风险。 因此，核心的优化问题是在保证一定收益回报的同时，将风险最小化。...我们可以把它建模为一个随机向量。 投资组合也可以建模为一个向量。 因此，一个特定投资组合的收益由这些向量的内积给出，它是一个随机变量。...这就是非负约束， 假设没有交易成本，总投资由手头的现金限制， 投资的回报率， 但这是一个随机变量。所以，我们必须处理预期的量， 假设我们想要一个最小的期望回报率。...我们可以编写一个简单的代码来解决这个问题，并显示出最优的投资量，即在保证最小回报为2%的同时，也将风险保持在最小。.../或场景——要么投资可口可乐，要么投资百事可乐，但不要两者都投资 你必须构造一个更复杂的矩阵和更长的约束列表，使用指示变量将其转换为一个混合的整数问题——但是所有这些都是CVXPY之类的包本来就支持的。
在本文中，我们将讲解如何使用此 XSA 以及如何创建在目标平台上实现设计加速所需的软件镜像。...您可通过下列链接查看其它各部分： 第 1 部分：在 Vivado 中为加速平台创建硬件工程 第 3 部分：在 Vitis 中封装加速平台 第 4 部分：在 Vitis 中测试定制加速平台 引言： 熟悉...OpenCL 的用户可能对“内核 (kernel)”一词已耳熟能详，在 OpenCL 中执行功能的位置即被称为“内核”。...ZOCL 驱动用于为每个内核分配资源。在本文中，我们将讲解如何向全新或现有 PetaLinux 工程添加 XRT 和 ZOCL。...如果您计划设置一系列定制平台用于相同架构，那么只需为每个版本创建 1 个 sysroot 即可（例如，2020.1）。
构造函数初始化列表 总结 : 初始化列表 可以 为 类的 成员变量 提供初始值 ; 初始化列表 可以 调用 类的 成员变量 类型的 构造函数 进行成员变量初始化操作 ; 初始化列表 可以 使用 构造函数...初始化 , 所有的构造函数都要进行初始化操作 ; 一、构造函数 的 初始化列表 中 为 const 成员变量初始化 1、初始化 const 常量成员 如果 类 中定义了 被 const 修饰 的 成员变量...: 这里区分 初始化 与 赋值 , 初始化 是 变量 声明时 同时 为其 设置一个 初始化值 ; 赋值 是 变量 声明以后 , 再对变量进行赋值 ; const 成员变量 是常量 , 是 无法在声明后...========== 生成: 成功 0 个，失败 1 个，最新 0 个，跳过 0 个 ========== 在编译时 , 所有的 构造函数 上 , 都会报错 ; 所有的 构造函数 中 , 都必须 在 初始化列表中..., 对 常量成员 进行初始化操作 ; 3、正确代码示例 - 在初始化列表中初始化常量成员 在下面的 类 B 中 , 所有的 构造函数 中 , 都要使用 初始化列表 初始化 常量成员 , 只要遗漏一个构造函数
我们知道 PHP 有一个为类创建一个别名的函数：class_alias，比如我们有个类名字是 WPJAM_Items，我们希望使用 WPJAM_Item 的时候效果一致，可以使用下面的代码为类 WPJAM_Items...创建一个别名 WPJAM_Item 。...class_alias('WPJAM_Items', 'WPJAM_Item'); 但是 PHP 就没有可以为函数创建一个别名的函数，比如我之前创建了一个函数 wpjam_is_mobile 来判断当前用户的设备是不是移动设备...于是我把自己写的函数直接通过 WordPress 的函数实现： function wpjam_is_mobile(){ return wp_is_mobile(); } 这样感觉上略显繁琐，没有创建别名的方式简洁...，那么我们就自己创建一个 function_alias 函数，实现为函数创建别名： function function_alias($original, $alias){ if(!
业界常用的凸优化的求解工具包有CVXPY及CVXOPT。但这两款工具包并不是专门针对投资组合优化的，在求解过程中还需要将组合优化的问题转化为对应的优化问题。...今天我们介绍的Riskfolio-Lib是专门针对投资组合优化的工具包，其构建于CVXPY之上（其实CVXPY也用到了CVXOPT的求解器），并于Pandas紧密结合。...但需要注意的是，在安装riskfolio-lib前，需要安装cvxpy。...在Riskfolio-Lib中，将以上组合优化模型分为两大类，其中Portfolio类针对传统的组合优化，主要支持以下模型： Mean Risk Portfolio Optimization，该类模型的优化方法又支持以下几类...因子模型的组合优化中，我们常常会对组合有因子暴露的约束，项目中给的例子是已知因子组合的收益，因子暴露未知，所以首先需要通过因子收益与股票收益的回归，求解每个股票的因子暴露，具体我们看代码： import
from cvxpy import * # Create two scalar optimization variables. # 在CVXPY中变量有标量(只有数值大小)，向量，矩阵。...# 在CVXPY中有常量(见下文的Parameter) x = Variable() # 定义变量x==a,定义变量y==t。
因此，讨论Python生态系统中的优化包和框架是十分有意义的。 Python中有一些功能强大的包，如PuLP和CVXPY。...https://pythonhosted.org/PuLP/ https://www.cvxpy.org/ 在本文中，我们将介绍SciPy生态系统中可用的优化算法。...达到最小值的值存储在result['x']变量中。 ? Rest数量产生关于函数评估数、迭代次数、解决方案的状态（成功与否）和最终解决方案的函数值的信息。 如果变量是有界的呢?...将约束作为函数放入字典中 SciPy允许通过更通用的优化方法来处理任意约束。约束必须按照特定的语法在Python字典中编写。不等式约束需要分解为f(x) < 0形式的单个不等式。...多变量优化的约束以类似的方式处理，如单变量情况所示。 SLSQP并不是SciPy生态系统中唯一能够处理复杂优化任务的算法。
为不同类型的问题提供各种解决方案。 3、Cvxpy是一个凸优化工具包。 可以解决线性规划、整数规划、0-1规划、混合整数规划、二次规划和几何规划等问题。... 4*x2 + 5*x3 #subject to : #x1 2 3 >= 0 #x1 + 2*x2 < 20 #x2 + 3*x3 <= 40 V_NUM = 3 #变量...range(0 , V_NUM)] #目标函数 c = [3 , 4 , 5] objective = sum([c[i]*variables[i] for i in range(0 , V_NUM)]) #约束条件
PyTorch环境的配置和安装 conda常用命令 一、conda命令 conda 命令可以用来： 创建新的 conda 环境。 在现有的 conda 环境中安装/升级包。...因为我们并没有在创建环境的时候安装包，所以结果自然是什么都没有。 如果要退出该环境，只需执行 conda deactivate 注意： 我们只能退到基环境，在基环境下继续退出依然在基环境。...在上面的例子中，我们创建的 my_env 环境的地址为：G:\anaconda3\envs\my_env。事实上，如果不指定地址，则所有的环境都会创建在 ...\anaconda3\envs\ 下。...我们可以先进入该环境，然后安装： conda activate my_env conda install python=3.9.7 注意，这里的 = 实际上是模糊约束，详情见下图： 也可以直接指定环境安装...九、conda config conda config 用来配置 conda 的频道，相关信息会存储在 C:\Users\你的用户名\.condarc 文件中。
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，...比如 fun = x^2 + y^2 + xy ,有很多常用库完成，比如cvxpy 非凸函数的非线性规划(求极值)，可以尝试以下方法: 纯数学方法，求导求极值 神经网络、深度学习(反向传播算法中链式求导过程...= None,constaints=() , tol= None,Callback= None, options=None) fun:求最小值的目标函数 args:常数值 constraints :约束条件...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
这是一款 SpaceX Falcon 9 第一级火箭的垂直火箭着陆模拟器，该模拟器用 Python 3.5 开发并且在 OpenAI Gym 环境中编写。...MPC 控制 也可以用于（非通常用法）： 模拟进化策略算法（ES） 函数逼近 Q-learning（FA Q-Learning） 线性二次型调节器（LQR） 该项目主要贡献了模拟环境，其他的控制脚本在参考和文件中...模拟代码在 environments 下。...）列表来安装 cvxpy 和其他任何失败的 pip 安装。...模拟状态和动作 在代码中，状态被定义为： State = [x_pos, y_pos, x_vel, y_vel, lateral_angle, angular_velocity] Actions =
我给你翻译一下，近年来自主的导航技术在很多的领域都大受关注，这个系统是指，在不受操作者控制的情况下，能够长时间的向目标移动的系统，首先是需要知道自己在哪里，那些地方是安全的，去这个安全的地方该如何去，以及如何控制自己的运动...而且学习这些还得良好的教育资源，那么这个项目就是为了为这个美好的愿望来添砖加瓦，他有很多的模拟动画，有助于读者来了解之后的基本思想。...路径规划是机器人寻找可行高效的路径到达目标的能力，路径必须要根据机器人的运动模型和障碍物位置满足一些约束条件，并优化目标的时间和到障碍物的距离等一些目标函数。...CVXPY 是一种用于凸优化问题的开源 Python 嵌入式建模语言。它可以让您以一种遵循数学的自然方式表达您的问题，而不是求解器所需的限制性标准形式。...arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1808/1808.10703.pdf https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics https://www.cvxpy.org
PyTorch环境的配置和安装 conda常用命令 一、conda命令 conda 命令可以用来： 创建新的 conda 环境。 在现有的 conda 环境中安装/升级包。...conda info -e ---- -s, –system：列出所有的环境变量（不常用）。 ---- –unsafe-channels：查看令牌公开的频道。...因为我们并没有在创建环境的时候安装包，所以结果自然是什么都没有。 如果要退出该环境，只需执行 conda deactivate 注意： 我们只能退到基环境，在基环境下继续退出依然在基环境。...在上面的例子中，我们创建的 my_env 环境的地址为：G:\anaconda3\envs\my_env。事实上，如果不指定地址，则所有的环境都会创建在 ...\anaconda3\envs\ 下。...九、conda config conda config 用来配置 conda 的频道，相关信息会存储在 C:\Users\你的用户名\.condarc 文件中。
我们先来分析，这个超平面需要满足那些条件： (1) 需要满足将数据都分类正确，以上图为例，超平面为\(w^Tx+b=0\),超平面以上的数据Label为+1，超平面以下的数据Label为-1，则分类正确需要满足...(2) 约束条件必须是关于自变量的线性约束条件，可以看出最后的模型约束条件确实是线性约束条件。...space\space\space \space\ y_n(w^T z_n+b)\geq1\space for\space all \space n\] 这样看起来和线性SVM的模型一样，但其实有区别，约束条件中的...所以这里\((1-y_n(w^Tz_n+b)<0\)是隐藏在最大化中，也就是原始约束条件并没有消失，只是换了一种方式。...，约束条件在最大化上，于是我们可以取梯度为0来求极值,由\(\frac{\partial L(w,b,\alpha)}{\partial b}\)=0，得\(\sum_{n=1}^N\alpha_ny_n
pandas 官方文档地址：https://pandas.pydata.org/ 在 Python 中，使用 pandas 库通过列表字典（即列表里的每个元素是一个字典）创建 DataFrame 时，如果每个字典的...缺失值处理：如果某些字典缺少某些键，则相应地，在结果 DataFrame 中该位置将被填充为 NaN（Not a Number），表示缺失值。...dtype 参数指定了新 DataFrame 中的数据类型，这里设置为 np.float64，即双精度浮点数。 df：这行代码输出 DataFrame，以便查看其内容。...在个别字典中缺少某些键对应的值，在生成的 DataFrame 中该位置被填补为 NaN。...总而言之，pandas 在处理通过列表字典创建 DataFrame 时各个字典键顺序不同以及部分字典缺失某些键时显示出了极高的灵活性和容错能力。
模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）作为一种先进的控制策略，因其在处理多变量系统、非线性系统以及约束条件下的优越性能，被广泛应用于车辆横向控制领域。 2....二次规划问题在实际中的重要性体现在其模型能够很好地描述现实世界中的许多优化问题，尤其是在目标函数包含二次项时。...在模型预测控制中，我们需要在每个时刻通过预测模型来计算未来一段时间内的最优控制输入，而这个过程可以转化为一个带有约束的二次规划问题，进而使用二次规划求解方法求出最优控制结果。...MPC 的核心思想是在每一个控制迭代中，解决一个有限时间范围内的优化问题，以实现对系统未来行为的预测和控制。...优化问题：在每个控制迭代中，基于当前状态和预测模型，求解一个优化问题以确定最优的控制序列。优化问题是在满足所有约束条件的前提下，最小化目标函数。
模糊查询 like between and in is null | is not null #安全等于 like用法 #案例 查询员工名中第二个字符为_的员工名 select...create table 表名( 字段名 字段类型 约束 ) 创建表时添加约束 直接在字段名和类型后面追加 约束类型即可 create table stuinfo( id INT...为某个会话变量赋值 1. set session 会话变量名=值; 2. set @@session.会话变量名=值; 自定义变量 用户变量 赋值的操作符：=或:= # 声明并初始化 set...select 字段 into 变量名 from 表; # 使用 select 局部变量名; 储存过程语法 空参列表存储过程 结束标记 $ # 创建语法 create procedure 储存过程名...[else 语句n;] end if; # 应用场合：在begin end中 循环结构 分类 while loop repeat 循环控制 iterate类似于 continue 继续，结束本次循环
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