今天我们再来一点干货，用Column Generation求解带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)的线性松弛模型。...VRPTW的Set Covering模型如下： ? 其中： - 约束（1）保证了每个顾客至少被服务一次。 - 约束（2）限制了车辆的使用数量。 - ? 定义为整数，但显然最优解里面不会出现 ?...2.1 Linear Master Problem(LMP) 我们知道，Column Generation是求解线性规划模型的，但是上面的主问题是一个整数规划模型，所以…… 我们需要将 ?...2.2 Restricted Linear Master Problem (RLMP) 在上述模型中，约束（5）中的列直观表现为一条可行的路径 ? ，现在要Restrict（真不知道怎么翻译这个单词？...然后我们再顺便把RLMP的对偶模型也写出来，便于后续对偶变量的求解： ? 在对偶模型中： - ? 是非负的对偶变量，对应着约束(9)。 - ? 是非负的对偶变量，对应着约束(10)。
)的线性松弛模型。...- 约束（2）限制了车辆的使用数量。 - ? 定义为整数，但显然最优解里面不会出现 ? 的情况（不理解的话，仔细独自想想哦）。...2.1 Linear Master Problem(LMP) 我们知道，Column Generation是求解线性规划模型的，但是上面的主问题是一个整数规划模型，所以…… 我们需要将 ?...2.2 Restricted Linear Master Problem (RLMP) 在上述模型中，约束（5）中的列直观表现为一条可行的路径 ? ，现在要Restrict（真不知道怎么翻译这个单词？...然后我们再顺便把RLMP的对偶模型也写出来，便于后续对偶变量的求解： ? 在对偶模型中： - ? 是非负的对偶变量，对应着约束(9)。 - ? 是非负的对偶变量，对应着约束(10)。
由于目标规划在一定程度上弥补了线性规划的局限性，因此，目标规划被认为是一种较之线性规划更接近于实际决策工程的工具。 目标规划数学模型的一般形式为： ?...(2) 模型2的约束条件中，第一行有偏差变量，为目标约束，第二行没有偏差变量，同线性规划里的约束条件一样，为绝对约束。...可以证明，在模型2有解的情况下，可以将其化为只含有目标约束的目标规划问题，方法是给所有的绝对约束赋予足够高级别的优先因子，从这个角度来看，线性规划为目标规划的特殊情况，而目标规划则为线性规划的自然推广。...用goalprog包求解目标规划 R中，goalprog包 (Novomestky, 2008) 可以求解形式为模型(3) 的目标规划问题，核心函数为llgp()，用法如下： llgp(coefficients...该模型符合模型 (3) 的形式，可以直接调用 llgp() 函数来求解该问题，注意：R中根据achievements数据框中的 priority 来判断绝对优先级别，不用再设置 P1，P2，P3。
，或者说优化算法来求解最优的模型。...参照《统计机器学习方法》所讲，统计机器学习(特指有监督学习)的三要素为： 1)模型 模型是指基于训练数据集，所要学习到的概率分布或者决策函数，比如线性模型(线性回归，逻辑回归等)，非线性模型(决策树...还有个重要概念，就是模型的假设空间。比如需要学习的决策函数为线性函数，则所有的线性函数构成了该模型的假设空间。...3)算法 算法便是对应上面最后一步最优模型的具体求解方法，称为最优化算法。 优化算法小结 在机器学习模型求解过程中，一般采用迭代法。...在目标函数J(x)的最优化过程中，试图求解J’(x)=0的解，J’(x)便对应上式中的f(x)。这里重点讲下个人对牛顿法的直观理解，函数局部最小值对应的梯度为0，即J’(x)=0。
p=22853 原文出处：拓端数据部落公众号 本文将介绍R中可用于投资组合优化的不同求解器。 通用求解器 通用求解器可以处理任意的非线性优化问题，但代价可能是收敛速度慢。...optim(par = c(0, 1), f, data = dat)# 绘制线性回归图 # 与R中内置的线性回归进行比较lm(y ~ x, data = dat) 下一个例子说明了梯度的使用，著名的...# opm() 可以同时使用几个方法opm( f , method = c("Nelder-Mead", "BFGS")) 全局优化 全局优化与局部优化的理念完全不同（全局优化求解器通常被称为随机求解器...它使用面向对象的方法来定义和解决R中的各种优化任务，这些任务可以来自不同的问题类别（例如，线性、二次、非线性规划问题）。...最小二乘法 – 让我们从一个简单的LS例子开始：最小化 当然，我们可以使用R的基础线性模型拟合函数lm()。
随着深度学习模型的快速发展，关于这个话题的研究工作数量也大幅增加。在深度学习模型中，Transformer在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音等应用领域取得了巨大成功。...然而，尽管基于Transformer的模型设计复杂，但最近的论文表明，一个非常简单的线性模型可以在各种常见基准测试中胜过之前所有的模型，这挑战了Transformer对于时间序列预测的实用性。...这已被证明适用于CNN和线性模型，但尚未应用于基于Transformer的模型中。 Patch VIT（Vision Transformer）模型是视觉领域的重要模型，2020年由Google提出。...在VIT中，"Patch" 是指将输入图像分割成均匀大小的小区域。这些小区域通常是正方形或矩形，并且被视为模型的基本单位。...在PatchTST中，研究者也是故意随机移除输入序列的一部分内容，并训练模型恢复缺失的内容。
之前总结了几篇混合线性模型的笔记，继续上传。 这部分主要是介绍如何写出似然函数，通过正态分布，线性回归为例子，并通过R语言编程实现。希望大家可以有所收获。...如何写出似然函数，如何使用R语言编程实现： 正态分布数据似然函数 线性回归似然函数 用R语言自带的函数计算极值 1. 正态分布 1.1 正态分布函数 ? ? 2....可以看出，平均数为9.7，方差为21.8 3.4 在似然函数中，去掉常数项 # 将常数项去掉n ormal.lik2<-function(theta,y){ mu<-theta[1] sigma2...线性回归似然函数 参考 http://www.solinx.co/archives/800 4.1 建立一个模型 y = ax + b 4.2 线性回归模型 ? 4.3 似然函数 ?...使用最大似然法求解问题的步骤为 一、确定问题的随机变量类型是离散随机变量还是连续随机变量 二、得出问题的概率分布 三、概率函数转为似然函数 四、似然函数取对数 五、求关于某变量的偏导数 六、解似然方程
在 Elasticsearch 中，排序是一项重要的功能，它允许我们按照特定的字段或条件对搜索结果进行排序。通过合理使用排序，我们可以更方便地找到所需的信息。...最常见的方式是在查询请求中使用`sort`参数。我们可以指定要排序的字段，并指定升序或降序排序。...例如，我们可以设置排序的权重，以确定不同字段在排序中的重要性。 在实际应用中，排序的使用需要考虑以下几个因素： 1. 用户需求：了解用户对搜索结果的期望排序方式，以便提供最相关和有用的结果。 2....为了获得最佳的排序效果，我们还可以采取以下措施： 1.选择合适的字段类型:根据数据的特点选择合适的字段类型，例如，数值类型的字段在排序时效率更 高。...总之，ES 中的排序功能为我们提供了强大的工具，使我们能够根据各种需求对搜索结果进行灵活的排序。通过合理使用排序，我们可以提高搜索的效率和准确性，为用户提供更好的体验。
特别是当你使用的是Scrapy，那么这个问题变得尤为麻烦。 我们一般在Scrapy的下载器中间件里面设置爬虫的代理，但问题来了，在下载器中间件里面，你怎么发起网络请求？...为了避免这种混乱，在下载器中间件里面获取代理IP当然是最好的，但又不能用requests，应该如何是好呢？...实际上，我们可以在Scrapy里面，使用aiohttp，这样既能拿到代理IP，又能不阻塞整个爬虫。...为了说明如何编写代码，我们用Scrapy创建一个示例爬虫。...在等待第一页返回的过程中，第二个延迟请求完成并返回，于是Scrapy去请求正式网址的第二页…… 总之，从Scrapy打印出的信息可以看出，现在Scrapy与aiohttp协同工作，异步机制正常运转。
A：当对象被序列化时（写入字节序列到目标文件）时，transient阻止实例中那些用此关键字声明的变量持久化；当对象被反序列化时（从源文件读取字节序列进行重构），这样的实例变量值不会被持久化和恢复。...例如，当反序列化对象——数据流（例如，文件）可能不存在时，原因是你的对象中存在类型为java.io.InputStream的变量，序列化时这些变量引用的输入流无法被打开。...transient使用介绍 Q：如何使用transient？ A：包含实例变量声明中的transient修饰符。片段1提供了小的演示。 ? ? ?...片段1：序列化和反序列化ClassLib对象 片段1中声明ClassLib和TransDemo类。...类中的成员变量和transient Q：类中的成员变量中可以使用transient吗？ A：问题答案请看片段2 ? 片段2：序列化和反序列化Foo对象 片段2有点类似片段1。
一、前言 在 HTML 中使用 CSS，包括内联式、内嵌式、链接式和导入式。...2.3 链接式 在实际的网页设计中，链接式 CSS 用法是最常用的，也是效果最好的。...使用链接式 CSS，可以在设计整个网站时，将多个页面都会用到的 CSS 样式定义在一个或多个 文件中，然后在需要用到该样式的 HTML 网页中通过 标记链接这些 文件，通过链接式 CSS 可以降低整个网站的页面代码冗余并提高网站的可维护性...例如，可以在 文件中不写任何 CSS 代码，只写 ，这样所有导入或链接到该 CSS 文件的 HTML 页面都可以使用 中定义的所有样式效果。...这时解决 CSS 冲突你就要了解在 HTML 中使用 CSS 的优先级规则： 内联式 > 内嵌式 > 外部样式； 在多个样式中，后出现的样式的优先级高于先出现的样式； 在样式中，选择器的优先级： 样式
来源：Python程序员 ID：pythonbuluo 在这篇文章中，我将讨论Elasticsearch以及如何将其整合到不同的Python应用程序中。 什么是ElasticSearch？...RDBMS概念中索引相当于一个数据库，因此不要将它与你在RDBMS中学习的典型索引概念混淆。使用PostMan来运行REST API。...不过，你可以使用ElasticSearch的Python库专注于主要任务，而不必担心如何创建请求。 通过pip安装它，然后你可以在你的Python程序中访问它。...我们的目标是访问在线食谱并将它们存储在Elasticsearch中以用于搜索和分析。我们将首先从Allrecipes中获取数据并将其存储在ES中。...我使用Chrome，借助名为ElasticSearch Toolbox的工具使用ES数据查看器来查看数据。 在我们继续之前，让我们在calories字段中发送一个字符串，看看它是如何发生的。
在 Zeppelin 中使用 Hive，也需要开启 HiveServer2 服务： hive --service hiveserver2 & 具体参考：如何启动HiveServer2 除此之外，...Zeppelin 在访问 Hive 中的数据时需要得到 Hive 中的所有元数据信息，因此需要部署一个 HiveMetaStore 服务提供 Hive 的元数据信息。...需要注意的是 Hive 解释器被弃用并合并到 JDBC 解释器中。可以通过使用具有相同功能的 JDBC Interpreter 来使用 Hive Interpreter。...下面我们具体看看如何在 Zeppelin 中使用 Hive。 4....参考： Hive Interpreter for Apache Zeppelin 如何在Zeppelin里玩转Hive Apache Zeppelin 中 Hive 解释器
问 如何并行化？ 我们可以先猜测一下可能的并行化的部分是在哪里？...我们知道，如果使用一阶方法，通常使用SGD方法进行求解，涉及到梯度的计算，如果使用二阶方法，通常使用Newton方法进行求解，涉及到梯度和Hessian矩阵的计算，二阶的计算量较大，如果使用近似二阶的方法...上述提到的二阶优化算法：Newton, L-BFGS等属于机器学习算法中经常碰到非线性优化问题。还有： Sparse Filtering 算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。...在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是 L-BFGS。
过拟合、欠拟合如何解决 使用正则化项，也就是给loss function加上一个参数项，正则化项有L1正则化、L2正则化、ElasticNet。...2.什么场景下用L2正则化 只要数据线性相关，用LinearRegression拟合的不是很好，需要正则化，可以考虑使用岭回归(L2), 如何输入特征的维度很高,而且是稀疏线性关系的话， 岭回归就不太合适...最后按照梯度下降法一样，求解极小值点，得到想要的模型效果。 可以进行多分类吗？...在实际应用中我们因为常常要求解凸优化问题，也就是要求解函数一阶导数为0的位置，而牛顿法恰好可以给这种问题提供解决方法。...主要有DFP法（逼近Hession的逆）、BFGS（直接逼近Hession矩阵）、 L-BFGS（可以减少BFGS所需的存储空间）。 逻辑斯特回归为什么要对特征进行离散化。 非线性！非线性！
广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍针对某个科学问题...上述两个因素导致在探索结果和观测指标相关性分析时，一般线性（linear regression model）或广义线性模型（generalized regression model）以及重复测量方差分析...在本例中，不适合。...在本例中，不适合。...- 实例操作及结果解读（R、Python、SPSS实现）混合线性模型介绍--Wiki广义估计方程中工作相关矩阵的选择及R语言代码在Rstudio 中使用pythonAn Introduction to
在每次迭代中，除了要计算梯度向量还要计算Hessian矩阵，并求解Hessian矩阵的逆矩阵。...实际实现时一般不直接求Hessian矩阵的逆矩阵，而是求解如下方程组： 求解这个线性方程组一般使用迭代法，如共轭梯度法，当然也可以使用其他算法。...拟牛顿法 牛顿法在每次迭代时需要计算出Hessian矩阵，然后求解一个以该矩阵为系数矩阵的线性方程组，这非常耗时，另外Hessian矩阵可能不可逆。...为此提出了改进方案L-BFGS，其思想是不存储完整的矩阵 ，只存储向量 和 。 实际应用 下面介绍牛顿法在机器学习中的实际应用。...在liblinear中，求解上述问题采用了坐标下降法，这是一种分治法，每次挑选出一部分变量进行优化，将其他变量固定住不动。
最后按照梯度下降法一样，求解极小值点，得到想要的模型效果。 4.可以进行多分类吗？...在实际应用中我们因为常常要求解凸优化问题，也就是要求解函数一阶导数为0的位置，而牛顿法恰好可以给这种问题提供解决方法。...实际应用中牛顿法首先选择一个点作为起始点，并进行一次二阶泰勒展开得到导数为0的点进行一个更新，直到达到要求，这时牛顿法也就成了二阶求解问题，比一阶方法更快。...主要有DFP法（逼近Hession的逆）、BFGS（直接逼近Hession矩阵）、 L-BFGS（可以减少BFGS所需的存储空间）。 8. 逻辑斯特回归为什么要对特征进行离散化。 非线性！非线性！...逻辑回归属于广义线性模型，表达能力受限；单变量离散化为N个后，每个变量有单独的权重，相当于为模型引入了非线性，能够提升模型表达能力，加大拟合；离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代； 速度快！
然而，由于大语言模型中存在的过时、不准确、幻觉、一本正经的胡说八道、基于互联网数据训练这些缺点，因此，直接使用大语言模型生成的内容在商业场景中，特别是涉及到一些专业领域以及私有数据的场景，是无法提供准确或有价值的信息的...图片 正确合理的使用embedding模型有哪些约束？ 要使用向量搜索，我们就必须首先解决文档和query的向量化问题。也就是说，我们需要知道如何选择和使用一个embedding模型。...如果某个模型在训练时使用的数据量较少或者数据不够多样化，它可能对特定领域的文本理解能力有限。相反，如果某个模型在训练时使用的数据集较大且具有广泛的覆盖范围，它通常会在不同领域中表现更好。...也就是说，在选择一个模型时，需要了解这个模型是主要使用哪个领域的数据来训练的： 图片 针对特定领域进行模型微调：使用领域相关的数据对预训练模型进行微调，使其适应特定领域的特征和语义。...如果自己使用机器学习平台进行部署，则需要注意资源消耗的问题，在Elasticsearch中，模型是在线程之间共享的。
对于一个框架来说，仅有基本的CURD不行，NewLife.XCode同时还提供了一个非常宽松的方式来使用高级查询，以满足各种复杂的查询需求。...XCode不支持多表关联（v7开始测底不支持，以前的支持太鸡肋，几乎从未使用），这种涉及多表关联的查询，就需要子查询来代替了，看看SearchWhere： image.png image.png 可以看到...在各个小片段上使用MakeCondition格式化数据，保证这些代码能根据当前数据库生成相应的语句，使得系统能支持多数据库。比如时间日期类型，在MSSQL是单引号边界，在Access是井号边界。...NewLife.XCode下载地址：http://XCode.codeplex.com 没有很完整的教程，只有本博客中的点点滴滴！
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