今天的任务是去给山顶的人家化斋，在爬山算法的帮助下，终于顺利爬到了最高点！阿弥陀佛~~⬇⬇⬇
BOSS最近强迫小编学Tabu Search(TS) 听到这么高大上的词语后 当然是 ...... 一脸懵逼 开始各种Google、度娘 搜索中却无奈发现 百科给的知识太零散 Paper中的介绍又太学
摘要：在2023年7月即将召开的机器学习领域知名国际会议ICML2023中，清华大学计算机系徐华老师团队以长文的形式发表了采用低维优化求解器求解高维/大规模优化问题的最新研究成果(论文标题“GNN&GBDT-Guided Fast Optimizing Framework for Large-scale Integer Programming”)。本项研究针对工业界对于大规模整数规划问题的高效求解需求，提出了基于图卷积神经网络和梯度提升决策树的三阶段优化求解框架，探索了仅使用小规模、免费、开源的优化求解器求解只有商用优化求解器才能解决的大规模优化问题的道路，在电力系统、物流配送、路径规划等诸多应用领域中均具有潜在的应用价值。
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。
COPT5.0：整数规划离CPLEX还有多远？ 前言 作为一个长期致力于运筹优化领域研究的团队，我对国产的运筹优化求解器软件的发展非常关注。最近，得知杉数科技即将发布新版的杉数求解器COPT 5.0，我第一时间联系了葛冬冬教授，提前拿到了最新版本。 我最关注的是混合整数规划（MIP）求解器的性能。由于MIP求解器开发难度远远高于线性等其它模块，其应用领域也远多于其它场景，MIP求解器的性能也一直是评估优化求解器的“金标准”。记得世纪初，名声最大的是被IBM收购的CPLEX，其MIP求解性能在工业领域长期一
使用谷歌OR-工具的数学优化指南 图片由作者提供，表情符号由 OpenMoji(CC BY-SA 4.0) 线性编程是一种优化具有多个变量和约束条件的任何问题的技术。这是一个简单但强大的工具，每个数据科学家都应该掌握。 想象一下，你是一个招募军队的战略家。你有 三种资源。食物、木材和黄金 三个单位：️剑客，弓箭手，和马兵。 骑士比弓箭手更强，而弓箭手又比剑客更强。下表提供了每个单位的成本和力量。 图片由作者提供 现在我们有1200食物，800木材，600黄金。考虑到这些资源，我们应该如何最大化我们的军队
前几天老板让测一下一些open source LP solver的稳定性。先看看本次上场的主角：
最近需要使用 Gurobi Optimizer 这个商业优化器进行做一个项目；下面对安装Gurobi的过程进行简要记录：
branch and cut其实还是和branch and bound脱离不了干系的。所以，在开始本节的学习之前，请大家还是要务必掌握branch and bound算法的原理。
编译 | 陈彩娴 近日，DeepMind 与 Google Research 团队共同发布了一项工作，用神经网络与机器学习方法来解决混合整数规划（MIP）问题！ 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2012.13349.pdf 在解决现实中遇到的大规模混合整数规划（Mixed Integer Programming, MIP）实例时，MIP 求解器要借助一系列复杂的、经过数十年研究而开发的启发式算法，而机器学习可以使用数据中实例之间的共享结构，从数据中自动构建更好的启发式算法。 在这篇工
随着大数据与人工智能领域技术的发展和应用的普及，算法越发繁多复杂，需要处理的数据量也越发庞大，高性能计算能力就显得尤为重要。
相比于各种各样的算法，用数学规划求解器求解一些模型可以说是非常简单而有效了。随着CLPEX、Gurobi等各种求解器的出现和求解性能的不断提升，它们在一定程度上已经成为了部分企业乃至学者的偏爱。
GitHub 链接：https://github.com/martius-lab/blackbox-backprop
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 混合整数规划（MIP）是一类 NP 困难问题，来自 DeepMind、谷歌的一项研究表明，用神经网络与机器学习方法可以解决混合整数规划问题。 混合整数规划（Mixed Integer Program, MIP）是一类 NP 困难问题，旨在最小化受限于线性约束的线性目标，其中部分或所有变量被约束为整数值。混合整数规划的形式如下： MIP 已经在产能规划、资源分配和装箱等一系列问题中得到广泛应用。人们在研究和工程上的大量努力也研发出了 SCIP、CPLEX、Gurobi 和 X
----ICLR、NIPS和ICML是人工智能领域的三个顶级学术会议，以下是它们的介绍：
最近学习到的关于求解器的新知识总结。首先求解器是用在数学规划问题中的常见工具，那么问题来了，数学中用到的工具和供应链业务有什么相关呢？我们还要继续再往前走一步，看看数学规划问题能为我们解决些什么业务问题。带着这些疑惑请耐心往下看，文章较长。
斯坦福研究人员最近提出了一种新方法对大模型使用附加机制进行训练后，可以阻止它对有害任务的适应。
在Mittelmann的求解器测试网页上，悄无声息的添加了COPT线性规划求解器（Simplex单纯形算法版本），两个网页显示，COPT求解器成功的占据了榜首的位置，以明显的优势将原来的CLP挤下了冠军宝座。
✨作者：@平凡的人1 ✨专栏：《C语言从0到1》 ✨一句话：凡是过往，皆为序章 ✨说明: 过去无可挽回， 未来可以改变 📷 ---- 简单回顾一下，我们上一篇的内容：主要介绍了指针与数组笔试题目。这一篇，我们继续趁热打铁，主要介绍——8道指针笔试题，不说多的，直接开整👇 文章目录 🔒第一题 🔒第二题 🔒第三题 🔒第四题 🔒第五题 🔒第六题 🔒第七题 🔒第八题 总结 🔒第一题 #include <stdio.h> int main() { int a[5] = { 1, 2, 3, 4, 5
原题目如下： 机器学习应该准备哪些数学预备知识？ 数据分析师，工作中经常使用机器学习模型，但是以调库为主。 自己一直也在研究算法，也裸写过一些经典的算法。 最近在看PRML这类书籍，感觉有点吃劲，主要
MIPI接口比DVP的接口信号线少，由于是低压差分信号，产生的干扰小，抗干扰能力也强。最重要的是DVP接口在信号完整性方面受限制，速率也受限制。500W还可以勉强用DVP，800W及以上都采用MIPI接口。
大家作为我们公众号的忠实粉丝，想必对VRP不陌生吧。VRP问题作为运筹学领域的重要问题之一，不断有学者提出新的算法来求解这一问题，包括列生成、分支定价等精确算法，以及模拟退火、禁忌搜索等启发式算法。
来源：运筹or帷幄本文约2200字，建议阅读9分钟ChatGPT的准确性和速度以及处理复杂任务的能力使其成为一种非常有用的工具。 作者信息：宋志刚，中国科学院大学物理学博士 一、引言 ChatGPT是一个由OpenAI训练的大型语言生成模型，基于最先进的Transformer技术。它可以理解和生成人类语言，因此可以完成多种文本生成任务，例如问答、对话、文本生成、内容摘要等。它的准确性和速度以及处理复杂任务的能力使其成为一种非常有用的工具。 ChatGPT的技术特点包括： 1）自然语言处理能力：可以理
(一) 异常处理 【强制】Java 类库中定义的可以通过预检查方式规避的RuntimeException异常不应该通过catch 的方式来处理，比如：NullPointerException，IndexOutOfBoundsException等等。 说明：无法通过预检查的异常除外，比如，在解析字符串形式的数字时，不得不通过catch NumberFormatException来实现。 正例： if (obj != null) {...} 反例： try { obj.method() } catch (Nu
前几篇介绍了ODrive在Windows下的使用环境搭建，驱动3508 / 5008无刷电机、TLE5012B、AS5047P的ABI编码器配置、AS5047P-SPI绝对值编码器配置。
作者：作者：@留德华叫兽 美国克莱姆森大学数学硕士（运筹学方向）、Ph.D. Candidate，欧盟玛丽居里学者，德国海德堡大学数学博士（离散优化、图像处理方向），期间前往意大利博洛尼亚大学、IBM实习半年，巴黎综合理工访问一季。现任德国某汽车集团无人驾驶部门计算机视觉研发工程师。
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）
目前，在计算机这个学科中有两个非常重要方向：一个是离散优化的经典算法-图算法，例如SAT求解器、整数规划求解器；另一个是近几年崛起的深度学习，它使得数据驱动的特征提取以及端到端体系结构的灵活设计成为可能。
1、指针的初始化 指针初始化时，“=”的右操作数必须为内存中数据的地址，不可以是变量，也不可以直接用整型地址值(但是int*p=0;除外，该语句表示指针为空)。此时，*p只是表示定义的是个指针变量，并没有间接取值的意思。 例如： int a = 25; int *ptr = &a; int b[10]; int *point = b; int *p = &b[0]; 如果：int *p; *p = 7; 则编译器（vs2008）会提示The variable 'p' is being used wit
指针初始化时，“=”的右操作数必须为内存中数据的地址，不可以是变量，也不可以直接用整型地址值(但是int*p=0;除外，该语句表示指针为空)。此时，*p只是表示定义的是个指针变量，并没有间接取值的意思。
在boss的吩咐下，小编在这几天恶补了Branch and Cut、Branch and Price、Lagrange Relaxation这三个算法（其中Branch and Cut、Branch and Price是精确算法，Lagrange Relaxation可以用于求下界），并拜读了西北工业大学薛力教授使用这些算法编写的求解TSP的教学代码。看完后感觉受益匪浅（怀疑人生），所以写成推文，在整理学习成果的同时，也希望对大家有所帮助。
在诞生之初，Android 系统一直努力强调自由与灵活的设计思路，倡导开发者可以通过代码实现任何功能。与 iOS 相比，Android 为人称道的正是这种开放的开源方式。但随着对安全性与隐私性的高度关注，情况早已有所变化。过去十年以来，Android 的每一次重大更新都在以保护用户的名义关闭或限制某些功能。
蔡少伟清晰地记得，2011年夏天他去美国密歇根大学安娜堡分校参加 SAT 会议时，一眼望去，全场只有他一个中国人。
物聯網(IoT)相關技術不斷向前演進，加上節能減碳意識抬頭，使得人工智慧(AI)也從雲端走向邊緣端，僅需mW等級的超低功耗就能進行機器學習(Machine Learning，ML)的「微型機器學習」(tinyML)概念應運而生，近年相關技術發展飛快，擠身熱門前瞻技術之列。運用微控制器(MCU)為邊緣裝置(Edge Device)裝上大腦，將有機會讓電子貨架標籤、感測器等邊緣裝置上，也能增添智慧應用。
选自Psychology Today 作者：Cami Rosso 机器之心编译 编辑：陈萍、杜伟 在本文中，来自 MIT 的研究者探讨了关于深度学习中非常基础的问题，包括网络的近似能力、优化的动态规律和强泛化能力等。 人工智能（AI）的复苏很大程度上归功于深度学习在模式识别方面的快速发展。深度神经网络架构的构建一定程度上受到了生物大脑和神经科学的启发。就像生物大脑的内部运行机制一样，深度网络在很大程度上无法得到解释，没有一个统一的理论。对此，来自麻省理工学院（MIT）的研究者提出了深度学习网络如何运行的新
机器之心报道 机器之心编辑部 不是谁都能像波士顿动力一样能不断找到下家。 曾经训练出单手解魔方机器人的 OpenAI，眼下已经解散了机器人团队。这家执着于实现通用人工智能（AGI）的公司现在放弃了机器人研究，理由是「数据不够丰富」。 近期，OpenAI 公司联合创始人 Wojciech Zaremba 在一档播客节目中透露了这个消息。当主持人问到「你们为什么选择了机器人领域」的时候，Wojciech Zaremba 却表示，OpenAI 已将重点转移到其他领域，因为在那些领域中数据更容易获得。 视频地址
最近又复习了一下阿里出品的<Java开发手册–华山版>，对于开发过程中绝大多数开发者都遵循开发手册，相信开发团队的代码可维护性能够绝对性提高。为什么要整理出这篇文章呢？相信大家会有这种感觉—读书或者接触新知识时，如果没有人提出相关的知识点，大家看过之后会发现没有任何收获一样。 开发手册我自问也看了好几遍，但是其中的部分点有时也会遗漏忘记遵循，故小编将自己容易遗漏或者开发过程中强制遵循的点列出来，同时也给新手抛砖，引玉就不敢了。。。。
本质：const char * pstr = "hello world";本质是把字符串hello world，首字符的地址放到了pstr中.
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域。 MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室），软件主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式。 MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等。MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。
深度学习的"深度"， 早几年讨论的挺多的，身边有不同的理解：深度=更大规模的网络，也有认为：深度=更抽象的特征，近年来物理上也有人侧面显示：深度=玻璃相转变，如果后者的观点成立，那么仅仅引入GPU甚至FPGA硬件的目的只是加快， 没有算法的帮助（调参也算一种算法，后面会解释）是不会加深的！（注：等号表示强关系，不表示等价） 度量”深“ 这个”深“同复杂度的联系是很紧密的。神经网络的复杂度，我们可以使用层数，神经元数目，或者连接权重数目作为度量。相对的，数据本身的复杂度，我们用带标签的数据的比例和不带标签的
PLC更广为人知的是在电子技术领域，它是可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller）的简称。在光通信技术领域，PLC是平面光路（Planar Lightwave Circuit）的简称，它是基于集成光学技术制备的各种光波导结构，在技术上，可实现的功能性器件有方向耦合器DC、Y分支器、多模干涉耦合器MMI、阵列波导光栅AWG、光学梳状滤波器ITL、马赫-增德尔MZ电光调制器、热光可调衰减器TO-VOA、热光开关TO-SW等。
许多学术研究探讨数学问题求解，但对于计算机而言这超出了其能力范畴。那么机器学习模型是否具备数学问题求解能力呢？
Binary numbers can be multiplied using two methods,
最近两年HDR这个概念可谓是铺天盖地而来，手机也好PC也好电视也好，都拼命往自己头上扣HDR的帽子。而在某些发烧友眼中，如果看片子不带HDR，堪比步兵变骑兵，一下子变得索然无味。然而，新事物往往也伴随着众多新坑，特别是在软硬件环境复杂的PC平台，稍有不慎就会摔得脸青鼻肿，播HDR的效果甚至不如播普通的片子。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/106527.html原文链接：https://javaforall.cn
2020 年 6 月 6 日起，哈尔滨工业大学和哈尔滨工程大学因被列入美国商务部实体名单，并被禁用数学基础软件 Matlab。这一消息迅速在网络发酵，引发关于国产软件独立自主重要性的大规模讨论。
作者简介：中科院遗传与发育生物学研究所中丹学院博士生张泽宇，外号 “大神”，口号 “Now you see me”。 这是其刚入学时做的一个报告。 本篇介绍下蛋白质组学，如果覆盖度深的话，应该是新时代
随着大数据的兴起以及信息技术的快速发展，数据传输对总线带宽的要求越来越高，并行传输技术的发展受到了时序同步困难、信号偏移严重，抗干扰能力弱以及设计复杂度高等一系列问题的阻碍。与并行传输技术相比，串行传输技术的引脚数量少、扩展能力强、采用点对点的连接方式，而且能提供比并行传输更高带宽，因此现已广泛用于嵌入式高速传输领域。
ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！视频和课件等资料的获取方式见文末。
(1)编程语言分两种：强类型语言和弱类型语言（比如PHP..n它就是弱类型语言）；强类型语言中所有的变量都有自己固定的类型，这个类型有固定的内存占用，有固定的 解析方法；而弱类型语言中没有类型的概念，所有变量全都是一个类型（一般都是字符串的），程序在用的时候再根据需要来处理变量。
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