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！
大家好，小编最近新学了一个求解器OR-Tools，今天给大家介绍一下如何用OR-Tools求解器求解网络流问题中的最大流问题和 最小费用流问题。
社会智能化的发展趋势和日益多元化的实际需求，奠定了物流运输行业对于实现智能规划的需求，车辆路径规划问题是其中的重点研究对象。
很久没更新过APS系列文章了，这段时间项目工作确实非常紧，所以只能抽点时间学习一下运筹学的入门知识，算是为以后的APS项目积累点基础。看了一些运筹学的书（都是科普级别的）发现原来我目前面对的很多排产、排班、资源分配和路线规划问题，都是运筹学上的典型案例。与此同时，除了继续使用Optaplanner来做我们的规划类项目外，还花点时间去研究了一下Google OR-Tools开源规划引擎，这是Google旗下的一个开源求解器，接下来我会专门写一些关于Google OR-Tools应用的文章，并与Optaplanner作些关联对比。
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最近这几天工作和生活都比较忙碌，公众号没有得到及时的更新，还希望各位读者朋友们多多包涵！作为这几天文章更新不及时的弥补，小码哥决定出血给大家赠送一本我的好朋友"@程序员小灰"撰写的《漫画算法》这本书，没有关注“无敌码农”公众号的，关注后回复“小糖糖”就可以参与活动了！已经关注的直接回复“小糖糖”就可以了！
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】在浮躁的机器学习领域，仍然有人致力于研究基础算法。 由Jeff Dean领衔的Google Research年终总结系列「Google Research, 2022 & beyond」第五期，本期的主题是算法上的进步（algorithmic advances），撰写作者是谷歌研究院的副总裁Vahab Mirrokni. 往期链接： 超详超硬Jeff Dean万字总结火热出炉！图解谷歌2022年AIGC、LLM、CV三大领域成就 谷歌2022年度
0、机器学习系统 TensorFlow ★Star 62533 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统，按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow的表现比第一代的DistBelie
作者：程序猿（微信号：imkuqin） 猿妹 链接：https://www.itcodemonkey.com/article/329.html（点击尾部阅读原文前往） 本文为大家整理了 Google
对于某些非负整数 k ，如果交换 s1 中两个字母的位置恰好 k 次，能够使结果字符串等于 s2 ，则认为字符串 s1 和 s2 的 相似度为 k 。
设计编辑器(比如布局编辑器和导航编辑器)现在提供了一个拆分视图模式，能够同时查看 UI 界面的 Design 视图和 Code 视图。拆分视图取代并改进了早期的预览窗口，并且可以对每个文件进行设置，并且可以保存上下文信息，比如：缩放比例和设计视图选项等。想要开启拆分视图，单击编辑器窗口右上角的拆分图标即可。相关文档：https://medium.com/androiddevelopers/android-studio-design-tools-ux-changes-split-view-dcde75e88a0c
入门前端，是一件很难的事吗？在今天，我也没有想好一个答案，也不知道怎样给出一个答案。这个问题并不取决于前端，而是取决于不同人的需求。到底是想要快得一步登天呢，还是一点点的慢慢来，去享受前端带来的乐趣。 对于不同领域的学者来说，都会有一个相似的问题：如何从入门到精通？入门并不是一件很复杂的事，只是多数人想要的是更快的入门，这才是真正复杂的地方。虽说条条道路都是通过罗马的，但并不是每条道路都是能满足人们要求的。对于 A 说的路线并不一定适合于 A ，有可能会适合于 B；适合于 B 的路线，也有可能只适合于 B。
本文原来只计划直接翻译OptaPlanner官网一篇关于SolverManager下实时规划的博文《Real-time planning meets SolverManager》，但在翻译过程中，发现该文仅从具体的技术细节上描述使用SolverManager及其相关接口实现在批量规划过程中的实时响应。因此，只能对具体使用OptaPlanner的开发人员有一定帮助，对于相关的业务分析和决策人员关注的适用场景，该文并未作深入描述；因而，未能从业务场景到工程实践的角度和过程，来描述批量规划与实时规划的实用意义。
这个问题，一个非常经典的算法，是单源最短路径算法（一个顶点到一个顶点）。最出名的莫过于Dijkstra算法了。
前言： 作为一个Android开发的新手，光开发环境就差点搭建了一天，最后发现自己走了很多弯路，在此写出希望能够帮助想入门的朋友。先说一下，开发Android app需要使用java语言，使用java需要安装JDK，并进行环境变量的配置，以前进行开发的时候往往需要分别安装JDK、SDK、ADT、eclipse，然后再通过一系列的操作将它们关联起来，直接在网上搜很多都是这种安装配置的教程，所以一开始我也是走的这种路线，费了半天事终于配置的差不多了，却发现SDK下载包的速度实在是慢的不得了，而且还经常安装不上。
robots.txt 文件规定了搜索引擎抓取工具可以访问网站上的哪些网址，并不禁止搜索引擎将某个网页纳入索引。如果想禁止索引（收录），可以用noindex，或者给网页设置输入密码才能访问(因为如果其他网页通过使用说明性文字指向某个网页，Google 在不访问这个网页的情况下仍能将其网址编入索引/收录这个网页)。
在奢华旅游的世界里，目前压倒性的两个超能力是：个性化和直觉。酒店、应用程序或旅游公司对用户的需求和愿望做出的反应越好——最好是在用户的需求和愿望出现之前就做出预测——他们就越可能获得忠实的用户。
在企业的规划、优化场景中，均需要开发规划类的项目，实现从各种可能方案中找出相对最优方案。如排班、生产计划（包括高层次的供应链优化，到细粒度的车间甚至机台作业指令）、车辆调度等。因为这类场景需要解决的问题，均可以归约为数学中的NP-C或NP-Hard问题。而解决此类问题，均需要通用的求解器才能实现。这类求解器也称规划引擎，通过它才能从天文数字的可能方案中，找出一个可行且相对优化的方案。
上周跟着 AlphaGo vs. 李世乭人机大战的风，写了一个命令行下的 TicTacToe 井字棋。不过，电脑是随机选位置，胡乱走子，所以下赢电脑易如反掌，下输给它反倒要点运气。那么本篇的任务就是，给电脑走子加上一点点简单的策略，让它不那么“傻”。 棋类游戏最基本的 AI 方法就是给棋盘上每个位置的优劣程度打分，然后选择的最高分的位置来走。打分算法的好坏，就决定了这个 AI 的“智能”程度。 要给我们的井字棋 AI 制定打分方法，首先就得分析一下井字棋本身的对局策略。好在这个游戏的规则很简单，总结下来基本
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。
目录 前言 几种高级可视化图表 总结 一、前言 之前已经简单介绍过一次如何使用Bokeh-scala进行数据可视化（见使用bokeh-scala进行数据可视化），以及如何在Geotrellis中进行分布式下的空间数据可视化（见geotrellis使用（十五）使用Bokeh进行栅格数据可视化统计），但是之前介绍的只是简单的线、圆圈等可视化方式，本文位大家介绍几种高级的可视化图表。 二、几种高级可视化图表 整体上与第一篇Bokeh-scala文章中介绍的方式相同，主要是完善了Boke
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我们将图中的问题再进行一次整理，首先有四个顶点A，B，C，D，他们之间被七条边连接起来， 我们如何在每条边只走一次的情况下，将所有的边走完，并回到回到出发点。数学家欧拉将其抽象为一笔画问题：如何一笔将上图抽象模型画完(最近经常刷到一些视频：某个图形能否一笔画出，其实就是这个道理)，
假如要Google Play上做一个最失败的案例，那最好的秘诀就是界面奇慢无比、耗电、耗内存。接下来就会得到用户的消极评论，最后名声也就臭了。即使你的应用设计精良、创意无限也没用。
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......
因为最近要写一个毕业设计，有用到自动寻路的功能，因为我要在一个机器里跑算法然后控制机器人自动按照路线到达目的地，所以用Python等解释型语言或Unity等游戏引擎写这个算法都不太合适，我使用的机器要尽可能不在里面安装大型的库。所以我就用C++实现了一个A*算法。因为实现了之后觉得这个算法比较有意思，就又写了一个GUI程序，可以选择显示过程，即以可视化查看算法寻路的过程。 我写的A*算法在能找到最优路线的前提下，支持斜方位移动（可以选择是否允许斜方位移动），支持设置道路拥堵情况（默认所有位置路况为1，如果设置大于1，则表示拥堵，数值越大则越拥堵，如果设置小于1，则表示比默认路况更为畅通，数值越小则越通畅，如果设置为0表示异常畅通，即通过此道路代价为0，如果设置为负数表示 + ∞ +\infty +∞，即无法通行），支持选择是否使用优先队列，支持读取和保存地图，在GUI程序里支持显示寻找路线的动画。
文章：Map-Matching-Based Localization Using Camera and Low-Cost GPS For Lane-Level Accuracy
企业数据战略系列的一部分，探讨了领导力和责任感在指导与业务成果相关的总体数据战略方面的重要性。
最近在思考一些机器学习给设计带来的思维转变，还有对交互设计的影响，本文把一些读书笔记，及感想总结而成，主要是涉及AI技术、技术思维、设计思维、设计工具、用户体验设计等内容。
2018-08-27 by Liuqingwen | Tags: Android 翻译 | Hits
本内容来源于《趣学算法》，在线章节：http://www.epubit.com.cn/book/details/4825
如果你现在需要亲手寄送20个快递包裹，你将如何计划最佳的投递路线？
随着客户的需求越来越“百变”，最近在做大屏设计的葡萄陷入了困境。 近期客户提出的需求是想在BI工具中增加 “路线地图”展示功能并进行数据分析。 不仅如此，这个“路线地图”还要兼具实用的功能与美观的动效，典型的“既要又要”系列。但是这对于我们的设计师葡萄来说，难度就有些大了。 静态图片展示不困难，可要让这地图动起来，确实有一些难度。 所以我们就将该问题拆成两部分，来解决这个问题。首先，我们需要一个路线地图工具。
离线地图的核心其实就是拿到这些瓦片地图文件，并不是离线地图的代码怎么写，其实离线地图的网页代码和在线地图的网页代码几乎一致的，主要就是将对应的依赖的js文件从在线的地址改成本地的地址，然后可能多几个特殊的js文件用来本地交互，离线地图完全具备在线地图的大部分功能，离线地图有个好处就是可以离线使用，根本不需要联网，而且也不需要什么秘钥，你只要搞到那些瓦片地图文件就随便你怎么摩擦了。其实在线地图也是通过读取服务器上的离线地图文件加载到网页中的，你在快速的缩放和拖动地图的时候可以看到缝隙和空白，估计此刻就是在从服务器拉取瓦片地图文件来加载，而且这个服务器上的瓦片地图永远是最新的最完整的。
Docker镜像用作Docker执行程序中的主映像。它们是容器的蓝图，提供了有关如何生成容器的说明。在本文中，我将介绍一些经常被忽视的概念，这些概念将有助于优化Docker镜像开发和构建过程。
在深入研究动态Nuxt应用程序的复杂性时，从生成页面到实施站点地图和动态组件，很容易忽视robots.txt文件的关键作用。然而，为了在浏览器和Android平台上获得最佳可见性，配置这个经常被忽视的文件是至关重要的。在这篇文章中，我们将解决这一疏忽，并引导我们完成为Nuxt项目配置robots.txt的过程。让我们揭示这个文件的重要性以及它对搜索引擎排名的影响，确保我们的Nuxt应用在数字领域脱颖而出。
请注意，本文编写于 256 天前，最后修改于 246 天前，其中某些信息可能已经过时。
简短点说那些指向你站点确实很重要。 对 Google 来说，这些链接意味着 PageRank。对 Yahoo! 和 MSN 来说，它们是有价值的和搜索位置。
既然大家要么是程序员，要么正走在程序员养成的路上，要么正看着其他人走在程序员养成的路上，那么，按照程序员的思维来理解强化学习将会更加顺畅。
图表用于表示，查找，分析和优化元素（房屋，机场，位置，用户，文章等）之间的连接。下图是图表的示例：
在这篇文章中，将带着大家一起在Windows平台上快速搭建Flutter的开发环境，同时会将搭建Flutter开发环境中的一些技巧和经验分享给大家。
Earth Engine Explorer (EE Explorer) 是一个轻量级地理空间图像数据查看器，可以访问Earth Engine Data Catalog 中提供的大量全球和区域数据集。它允许快速查看数据，并能够在地球上的任何地方进行缩放和平移、调整可视化设置以及对数据进行分层以检查随时间的变化。
首先要搞清楚什么是路线规划，比如有两个地点，A和B。从A到B有多种方路线和交通工具可以选择，这就是路线规划。
如何尝试走迷宫呢？遇到障碍物就从头 “回溯” 继续探索，这就是回溯算法的形象解释。
前言 A wise man changes his mind,a fool never. Name:Willam Time:2017/3/1
Dijkstra算法用来计算一个点到其他所有点的最短路径的算法，是一种单源最短路径算法。也就是说，只能计算起点只有一个的情况。
本文章仅用于SAP软件的应用、学习沟通，文中所示的截图来源于SAP软件，相应著作权归SAP公司所有
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
如何从java源码中读取注释信息?(注意不是指通过反射读取annotation类,是comment,就是程序员在源码中加的注释) 比如： /** * 使用当前类的class lo
上一篇文章我给大家介绍了如何在Linux下进行Android程序的交叉编译(Linux/Mac 交叉编译 Android 程序)。 这种方式比较原始，技术门槛稍高，对之前没有做过嵌入式开发的同学来说难度还是蛮大的。
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