某汽车公司生产多种型号的汽车，每种型号由品牌、配置、动力、驱动、颜色5种属性确定。品牌分为A1和A2两种，配置分为B1、B2、B3、B4、B5和B6六种，动力分为汽油和柴油2种，驱动分为两驱和四驱2种，颜色分为黑、白、蓝、黄、红、银、棕、灰、金9种。
客户服务部门是携程以服务质量赢得客户信赖的基石，其拥有上万名一线的客服，每天进线量巨大；且伴随着业务量的起伏，每一周甚至每一天的不同时段都有需求量上的巨大变化。
之前的文章中，分别从APS，排产到规划引擎叙述了一些理论基础；并介绍了一些Optaplanner大概的情况；并一步步将Optaplanner的示例运行起来，将示例源码导进Eclipse分析了一下它的Hello world入门示例，从本篇开始，我们将分步学习它的一些概念及用法。
之前的文章中，分别从APS，排产到规划引擎叙述了一些理论基础；并介绍了一些OptaPlanner大概的情况；并一步步将OptaPlanner的示例运行起来，将示例源码导进Eclipse分析了一下它的Hello world入门示例，从本篇开始，我们将分步学习它的一些概念及用法。
Holi需要。 之前爬的课表，现在需要将那些个一连串的字符串分割成想要的单独的数据，做个性化推送。 程序的前面和之前一样，模拟登录。 在处理选课/改课这个网页的时候，还是蛮复杂的。 遇神杀神，见鬼杀鬼。
在上一篇文章中，所有的出入库、加工盘点等操作，都是在一个仓库内完成的。在线下业务流程拓展，仓库不断增多的过程中，由于仓库的实际面积限制、或者是仓库对应的区域销量不同，对仓库的要求也出现了变化。
在之前的文章中，已介绍过APS及规划的相关内容，并对Optaplanner相关的概念和一些使用示例进行过介绍，接下来的文章中，我会自己做一个规划小程序 - 一个关于把任务分配到不同的机台上进行作业的小程序，并在这个小程序的基础上对OptaPlanner中更多的概念，功能，及使用方法进行讲解。但在此之前，我需要先讲解一下OptaPlanner在进行规则运算的原理。所以，本文是讲述一些关于寻找最优解的过程中的原理性的内容，作为后续通过示例深入讲解的基础。但这些原理知识不会涉及过分深奥的数学算法，毕竟我们的目标不是写一个新的规划引擎出来，更不是要研究各种寻优算法；只是理解一些概念，用于理解OptaPlanner是依据什么找出一个相对优解的。以便在接下来的一系列文章中，可以快速无障碍地理解我所讲解的更细化的OptaPlanner功能。
Farmer John is assigning some of his N (1 <= N <= 25,000) cows to do some cleaning chores around the barn. He always wants to have one cow working on cleaning things up and has divided the day into T shifts (1 <= T <= 1,000,000), the first being shift 1 and the last being shift T. Each cow is only available at some interval of times during the day for work on cleaning. Any cow that is selected for cleaning duty will work for the entirety of her interval. Your job is to help Farmer John assign some cows to shifts so that (i) every shift has at least one cow assigned to it, and (ii) as few cows as possible are involved in cleaning. If it is not possible to assign a cow to each shift, print -1.
公交车伴随着我们的日常生活已是随处可见，不同路线的公交车根据各自的时间表有序发出，到达站点，接上站台的乘客再缓缓驶向下一站……早高峰会有短区间的加班车，发车间隔也更短，夜半时分的班次则间隔更长。这一切都服从于公交总站的调度。
在最初的时候，学习机器学习(ML)可能是令人生畏的。“梯度下降”、“隐狄利克雷分配模型”或“卷积层”等术语会吓到很多人。但是也有一些友好的方法可以进入这个领域，我认为从决策树开始是一个明智的决定。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的监督学习算法，广泛应用于分类问题。其独特的优化算法和理论基础使得SVM在许多领域取得了出色的性能。本文将详细介绍SVM在分类问题中的表现，并探讨一些常用的优化方法。
如果不用nginx，仅仅只是tomcat，要想在同一个80端口下去开多个http服务是不行的，只能开一个，但是使用nginx后，可以开多个，并且可以针对不同的域名去进行访问和配置，这就是虚拟主机的功能。而配置中的server就是一个虚拟主机。
履约时长是电商的生命线，直接关系到用户的消费体验。新华网[5]2022年双十一的报告显示，37.4%的受访者希望次日达，29.91%希望当日达。相较于其他物品，受访者对手机、电脑、数码产品的物流时效要求更高，更希望当日或1-2天内能收到货。 得物履约场景中，主要的阶段包括仓库内生产和第三方承运商配送。在用户支付时，得物会根据仓库的生产情况和运配资源，给用户一个承诺时效。
力扣题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/reconstruct-itinerary
幼儿园两个班的小朋友排队时混在了一起，每个小朋友都知道自己跟前面一个小朋友是不是同班，请你帮忙把同班的小朋友找出来 小朋友的编号为整数，与前面一个小朋友同班用Y表示，不同班用N表示
希尔排序是对插入排序的一种改进，也叫递减增量排序，算法过程中通过对增量值的递减调整，形成每一个增量值对应的一个或多个待排序分组，分别对分组执行插入排序，最后调整增量值为一，对最后的分组排序后即完成排序过程。
关于作者：DD-Kylin，一名喜欢编程与机器学习的统计学学生，勤学好问，乐于钻研，期待跟大家多多探讨机器学习的相关内容~
本文介绍了几种常见的排序算法的实现，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序和快速排序。冒泡排序通过多次遍历数组，比较并交换相邻元素，逐步将较小元素“浮”到数组顶端，时间复杂度为O(n^2)。选择排序通过选择未排序部分的最小元素进行交换，逐步完成整个数组排序，同样具有O(n^2)的时间复杂度。插入排序将数组分为已排序和未排序部分，逐个插入未排序元素到已排序部分的合适位置，时间复杂度为O(n^2)。希尔排序是插入排序的改进版本，通过分组插入排序，最终得到有序数组，时间复杂度在O(n log n)到O(n^2)之间。归并排序采用分治策略，递归拆分和合并数组，时间复杂度始终为O(n log n)，但需要额外空间。最后，快速排序通过选择基准值划分数组，并递归排序子数组，平均时间复杂度为O(n log n)，但最坏情况下为O(n^2)。这些算法各有特点，适用于不同场景。
贝叶斯定理（英语：Bayes’ theorem）是[概率论]中的一个[定理]，描述在已知一些条件下，某事件的发生概率。 比如，如果已知某癌症与寿命有关，使用贝叶斯定理则可以通过得知某人年龄，来更加准确地计算出他罹患癌症的概率。
贝叶斯定理（英语：Bayes' theorem）是概率论中的一个定理，描述在已知一些条件下，某事件的发生概率。
在 Tinybird，我们制定了核心原则，赋予工程师处理问题的能力，并启动了一个论坛，分享 On-Call 流程中的困难以及改进建议。
大家好，我是magic2728，上一篇文章（见公众号历史文章上一篇）我们介绍了美赛审题的相关内容，今天我们来完善一下关于赛前如何把知识整理清楚，以在比赛中能超常发挥的方法，希望你能用到并有所收获。
数据结构是一种组织和存储数据的方式，它涉及如何在计算机中存储和访问数据的方法和技术。数据结构可以用来解决不同类型的问题，包括搜索、排序、插入和删除等操作。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。不同的数据结构有不同的特点和适用场景，选择合适的数据结构可以提高算法的效率和性能。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
Hazelcast作为一个高度可扩展的数据分发和集群平台，提供了高效的、可扩展的分布式数据存储、数据缓存。Hazelcast是开源的，在分布式技术方面，Hazelcast提供了十分友好的接口供开发者选择，如Map，Queue，ExecutorService, Lock和Jcache。 Hazelcast的稳定性很高，分布式应用可以使用Hazelcast进行存储数据、同步数据、发布订阅消息等。Hazelcast是基于Java开发的，其客户端有Java, C/C++, .NET以及REST。Hazelcast同时也支持memcache协议。它很好的支持了Hibernate，可以很容易的在当今流行的数据库系统中应用。 如果你在寻找一个基于内存的、可扩展的以及对开发者友好的NoSql，那么Hazelcast是一个很不错的选择！
Drools 是用 Java 语言编写的开放源码规则引擎，使用 Rete 算法对所编写的规则求值。Drools 允许使用声明方式表达业务逻辑。可以使用非 XML 的本地语言编写规则，从而便于学习和理解。并且，还可以将 Java 代码直接嵌入到规则文件中，这令 Drools 的学习更加吸引人。
一、支持向量机： SVM 即支持向量机（Support Vector Machine）， 是有监督学习算法的一种，用于解决数据挖掘或模式 识别领域中数据分类问题。 二、基本原理：
今天我们选择的是codeforces contest 1417的C题k-Amazing Numbers。这是一道经典的数据结构题，全场通过4700+，比以往的C题要稍稍难一些。有一些trick，解法不算很难，但是不太容易想到。
选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，交换第一个数和最小值的内容，
定位：深层学习在哪 1、深层学习需要什么？ 数学 线性代数：是有关任意维度空间下事物状态和状态变化的规则。 概 率：是用来衡量我们对事物在跨时间后不同状态的确信度。 编程 操作矩阵 实现
今天是机器学习专题第35篇文章，我们继续SVM模型的原理，今天我们来讲解的是SMO算法。
如果有大量的数据，在同一时间内直接写入数据库，势必对系统造成很大的压力。如果通过特定的方式采用限流的方式以很定的速率来写入数据库，那数据库压力就会小很多。
椭圆这个factor实际上也是有变体的，可以以相同的思路继续拆分，继续降低训练所需数据量。
第三层、证明SVM 说实话，凡是涉及到要证明的东西.理论，便一般不是怎么好惹的东西。绝大部分时候，看懂一个东西不难，但证明一个东西则需要点数学功底，进一步，证明一个东西也不是特别难，难的是从零开始发明创造这个东西的时候，则显艰难。 话休絮烦，要证明一个东西先要弄清楚它的根基在哪，即构成它的基础是哪些理论。OK，以下内容基本是上文中未讲到的一些定理的证明，包括其背后的逻辑、来源背景等东西，还是读书笔记。 本部分导述 3.1节线性学习器中，主要阐述感知机算法； 3.2节非线性学习器中，主要阐述mercer定理；
虽然上文有提到怎么解释的开放地址法处理hash冲突，但是当时只是给了个简单的图，没有 详细讲解一下， 我当时有点不明白，回头查查资料，然后亲自动手，整理了一下。 然后我就三幅图详细讲解一下： 什么叫线性探测再散列； 什么叫平方探测再散列(二次探测再散列)；
（1）插入排序的基本方法是：每步将一个待排序的元素，按其排序码大小插入到前面已经排好序的一组元素的适当位置上去，直到元素全部插入为止。 （2）可以选择不同的方法在已经排好序的有序数据表中寻找插入位置，依据查找方法的不同，有多种插入排序方法。下面是常用的三种。 1>直接插入排序 2>折半插入排序 3>希尔排序 （3）直接插入排序基本思想：当插入第i（i>1）个元素时，前面的data[0],data[1]……data[i-1]已经排好序。这时用data[i]的排序码与data[i-1],data[i-2],……的排序码顺序进行比较，找到插入位置即将data[i]插入，原来位置上的元素向后顺序移动。 （4）折半插入排序基本思想：设元素序列data[0],data[1],……data[n-1]。其中data[0],data[1],……data[i-1]是已经排好序的元素。在插入data[i]时，利用折半搜索法寻找data[i]的插入位置。 （5）希尔排序的过程相比前两种有些不同，下面我们主要介绍希尔排序的过程实现。
选自南京大学 作者：张腾、周志华 机器之心编译 参与：刘晓坤、黄小天 在这篇题为《Optimal Margin Distribution Clustering》的论文中，南京大学周志华教授、张腾博士提出了一种新方法——用于聚类的最优间隔分布机（Optimal margin Distribution Machine for Clustering/ODMC），该方法可以用于聚类并同时获得最优间隔分布。在 UCI 数据集上的大量实验表明 ODMC 显著地优于对比的方法，从而证明了最优间隔分布学习的优越性。 聚类是
本文介绍了基于支持向量机（SVM）的图像分类算法，该算法可以自动提取图像特征，并通过对提取的特征进行分类，从而实现图像识别的功能。在具体实现中，可以使用不同的核函数来对图像特征进行处理，以达到更好的分类效果。同时，本文还介绍了如何使用Python的Scikit-learn库来实现该算法，并给出了详细的代码示例。通过在多个图像集上的测试，该算法能够实现较高的识别准确率，具有较好的应用前景。
今天给大家分享的是LeetCode当中的32题，这是一道Hard难度的题。也是一道经典的字符串处理问题，在接下来的文章当中，我们会详细地解读有关它的三个解法。
囫囵吞枣看完SVM，个人感觉如果不好好理解一些概念，或说如果知其然而不知其所以然的话，不如不看。因此我想随便写一写，把整个思路简单地整理一遍。：） SVM与神经网络 支持向量机并不是神经网络，这两个完全是两条不一样的路吧。不过详细来说，线性SVM的计算部分就像一个单层的神经网络一样，而非线性SVM就完全和神经网络不一样了（是的没错，现实生活中大多问题是非线性的），详情可以参考知乎答案（https://www.zhihu.com/question/22290096）。 这两个冤家一直不争上下，最近基于神经网络
SVM与神经网络 支持向量机并不是神经网络，这两个完全是两条不一样的路吧。不过详细来说，线性SVM的计算部分就像一个单层的神经网络一样，而非线性SVM就完全和神经网络不一样了（是的没错，现实生活中大多问题是非线性的），详情可以参考知乎（https://www.zhihu.com/question/22290096）。 这两个冤家一直不争上下，最近基于神经网络的深度学习因为AlphaGo等热门时事，促使神经网络的热度达到了空前最高。毕竟，深度学习那样的多层隐含层的结构，犹如一个黑盒子，一个学习能力极强的潘
https://www.cnblogs.com/techflow/p/12393742.html
本文是对于机器学习中SVM算法的一次学习记录，主要介绍SVM的原理和简单应用。通过自己实际操作去理解SVM。
关注公众号“智能算法”即可一起学习整个系列的文章。 文末查看本文代码关键字，公众号回复关键字下载代码。 其实逻辑回归算法和今天要讲的支持向量机有些类似，他们都是从感知机发展而来，支持向量机是一个非常强大而且应用面很广的机器学习算法，能够胜任线性分类器，非线性分类器，线性回归问题，非线性回归问题中，甚至是离群值检测中，是应用最广泛的机器学习算法之一，本文剖析支持向量机在实践中的应用。 一、线性支持向量机 我们以一些图来解释支持向量机的基本原理，下图是对鸢尾花数据集分类，可以发现两种花能够很轻松的通过直线划分出
假设您正在尝试构建一个模型来预测受访者，并且在您的数据集中，约有3％的人口会作出回应（目标= 1）。在不应用任何特定分析技术的情况下，您的预测结果很可能是每个记录都被预测为非响应者（预测目标= 0），从而使预测结果信息量不足。这是由于这种信息的性质，我们称之为高度不平衡的数据。 数据的不平衡本质可能是内在的，这意味着不平衡是数据空间性质[1]的直接结果，或者是外在的，这意味着不平衡是由数据的固有特性以外的因素引起的，例如数据收集，数据传输等 作为数据科学家，我们主要关注内在数据不平衡; 更具体地说，数据集
理论上对于线性可分的数据，采用梯度下降对SVM进行求解和学习已能满足基本要求，但考虑到非线性数据，以及问题求解的复杂程度等问题，将SVM原始问题转化为其对偶形式能够更好地解决问题，因此转化为对偶形式是必要的，总结下来，转化为对偶形式有以下好处：
今天是LeetCode专题第50篇文章，我们来聊聊LeetCode中的81题Search in Rotated Sorted ArrayII。
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