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：
最近学习列生成算法，需要用到优化求解器。所以打算学习一下cplex这个商业求解器。
因为小编一般用的C++和Java比较多，而且现在开发大型算法用这类面向对象的编程语言也方便得多。基于上面的种种考虑，加上时间和精力有限，所以就暂时只做C++和Java的详细教程辣。关于matlab和python的也许后续会补上的吧。
前面我们已经搭建好cplex的java环境了，详情可以看干货 | cplex介绍、下载和安装以及java环境配置和API简单说明，相信大家已经跃跃欲试，想动手写几个模型了。
线性规划是常见的问题求解形式，可以直接跟实际问题进行对接，包括目标函数的建模和各种约束条件的限制等，最后对参数进行各种变更，以找到满足约束条件情况下可以达到的最优解。Cplex是一个由IBM主推的线性规划求解器，可以通过调用cplex的接口，直接对规定形式的线性规划的配置文件.lp文件进行求解。这里我们介绍一下，基于docker来调用cplex的python接口，对线性规划问题进行求解。
号外！号外！常年用 TSP 举例的某干货分享板块终于 倒闭 改革了！小编终于被boss揪去关·禁·闭、学·习·进·阶、突·破·自·我了！ 本着 独学学 不如 装装× 分享分享 的想法，下面来介绍下最近陪伴小编入眠的VRPTW——带时间窗车辆路径规划问题。 惯例奉上小编的 素质三连 攻略三连 帮你十分钟快速搞懂 VRPTW 讲什么、什么样、怎么解，帮助你从零开始快速入门！ ＊ 内容提要： ＊什么是VRPTW ＊CPLEX求解VRPTW实例 ＊CPLEX操作补充说明 1.什么是VRPTW 提到带
小编有个小伙伴，隔三差五就过来跟我说：这个模型CPLEX怎么写呢？我说我不是给你讲过好多次？他说CPLEX太复杂了，俺没学过学不会呢。其实对于很多刚入行的小伙伴来说，CPLEX算不上友好，就连学习资料都不知道去哪里看，不像Excel或者Word，百度一下出来好多资料。
小伙伴们大家好呀！继上次lp_solve规划求解器的推文出来以后，大家都期待着更多求解器的具体介绍和用法。小编哪敢偷懒，这不，赶在考试周之际，又在忙里偷闲中给大家送上一篇SCIP规划求解的推文教程。快一起来看看吧。
基于已有的Docker容器镜像，去创建一个本地的镜像，有两种方法：一种是在之前的博客中提到过的，使用docker commit的方案，也就是先进去基础系统镜像内部完成所需的修改，然后commit到一个新的容器内部;还有另外一种也非常常用的方法，就是写一个Dockerfile，在本文中会作简单介绍。
前面我们已经搭建好cplex的java环境了，相信大家已经跃跃欲试，想动手写几个模型了。今天就来拿一个TSP的问题模型来给大家演示一下吧~
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说SCIP | 数学规划求解器SCIP超详细的使用教程「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
受困于繁复的代码块里，每天看着密密麻麻的变量和语句，拿着别人提供的代码跑出结果也不知道结果是什么？
我们最早接触到的与运筹学相关的知识可能就是线性规划问题了。求解线性规划问题的基本方法是单纯形法(Simplex algorithm)，与单纯形法相关的方法我们已经有许多推文介绍啦感兴趣的小伙伴可以去看一看。在学习过程中，老师可能会告诉大家这是求解速度比较快的一类问题。但是说归说，有的同学可能对此会有些不解。用单纯形法求解线性规划问题到底有多快呢？随着问题规模的变化，求解所耗的时间是怎么变化的呢？
Anaconda介绍CentOS 7安装Anaconda3conda命令使用介绍帮助目录检查conda版本升级当前版本的conda环境管理列出所有的环境安装一个不同版本的python新环境复制一个环境创建一个新环境导出环境，Anaconda支持导入导出以方便迁移导入环境信息，即根据配置文件创建一个新环境：移除环境激活进入环境，请使用停用一个活动环境，请使用包管理查看已安装包向指定环境中安装包从Anaconda.org安装一个包通过pip命令来安装包conda配置添加镜像源查看当前镜像源删除镜像源设置安装时显示源url，不想就改为no查看源全部设置，包括链接、show_channel_urls 值:查看conda配置文件其他注意事项安装conda后命令行前出现的base，取消每次启动自动激活conda的基础环境
可以参考docker容器，功能就相当于在你电脑中搭了一个只有单个python的虚拟机，每个环境都是独立的，因此只要不删除base环境，删除其他虚拟环境都是不影响anaconda的本体。纯净python也有创建虚拟环境的功能，但是anaconda的好处是可以指定python版本，而纯净python的虚拟环境依赖python安装时的环境。
那什么是模块呢？简单的讲，就是一些包装好的内容，当你要用到一些操作在这个模块中时，你就先要导入它
2.Anaconda 是一个python的发行版，包括了python和很多常见的软件库, 和一个包管理器conda。常见的科学计算类的库都包含在里面了，使得安装比常规python安装要容易。 所以装了anaconda就不需要装python了！！！
前两天小编刚忙完手头上的事情，闲了下来，然后顺便研究了一下Branch and Price的算法。刚好，国内目前缺少这种类型算法的介绍和代码实现，今天就给大家分享一下咯。
若你的项目中用到的库比较多，请先看4. 第三方库。 python官网下载：https://www.python.org/downloads/windows/，下图为安装成功。
PyCharm 由著名软件开发公司 JetBrains 开发。在涉及人工智能和机器学习时，它被认为是最好的 Python IDE。最重要的是，Pycharm 合并了多个库（如 Matplotlib 和 Numpy），帮助开发者探索更多可用选项。
每一种语言的开发环境都是包含了运行环境和开源包两个核心内容。比如Java，JDK是运行环境，而开发导入需要用到的各种第三方工具都是以开源包的形式导入的。再比如Python, python 3.6/ python 2.7是它的运行环境，而pynum,pandas这些数据处理工具就是也是开源包。 通常情况下，我们都是使用IDE在项目中统一管理运行环境和开源包。比如开发JavaWeb项目我们使用Myeclipse或者IntelliJ IDEA来管理项目的Java版本以及开源包。不过，当需要在同一机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同环境之间切换时，这样的管理方式就带来了很多不便。Conda的出现能够很好的解决这样的问题。Conda是一个开源的包和环境管理器，可以用于在同一机器上安装不同版本的软件及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。
注：anaconda是自带Python解释器和Python编辑器于一身的，但是Python编辑器中pycharm更好用，所以本教程是写给自己的，每次重新安装anaconda和pycharm的时候有的要注意的地方都记不住了
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
今天小编要为大家介绍一款用于求解车辆路径优化问题（VRP）的工具箱---jsprit。大家可能没听过这个求解工具，小编也是经老师介绍才知道的。这里可以偷偷的告诉大家，老师的团队正在开发一款更厉害的车辆路径优化问题的求解器，将来会与Jsprit做性能比较。大家可以期待一下我们自己的车辆路径优化问题的求解器哦！
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
关于这两个软件的介绍，相信不用我多说，大家都知道，Pycharm是一款很好用的Python的IDE支持很多牛逼的骚操作，而Anaconda则是一款集成了Jupyter、Spyder、以及Python的“工具包”。为了方便自己记忆，所以做了这个教程（为了做这个教程，还专门重新卸载了原来的软件）。
因为不想每次下载安装的时候都要去找博客，干脆就参考别人的博客，把自己需要的写下来了。
（1）.针对于电脑中配备有GPU，且有深度学习需求，搭建一个可用无污染的深度学习环境。
拉格朗日松弛算法，啥，怎么运筹学也有拉格朗日了啊？为什么哪里都有他？那么拉格朗日松弛算法到底讲了什么呢？本期，小编将带你走进拉格朗日松弛的世界。
虽然Python3.5自带了一个解释器IDLE用来执行.py脚本，但是却不利于我们书写调试大量的代码。常见的是用Notepade++写完脚本，再用idle来执行，但却不便于调试。这时候就出现了PyCharm等IDE，来帮助我们调试开发。
显然会导致我们所不希望的问题，即Python不知道要到哪里去找这个名为B的模块（包是一种特殊的模块）：
TensorFlow是Google推出的深度学习框架，也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2，不过安装完才发现，TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大，基本上是不兼容的。也就是说，基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行，当然，一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码，尽管Google提供了转换工具，但并不保证能100%转换成功，可能会有一些瑕疵，而且转换完仍然需要进行测试，才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行，不仅麻烦，而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式：在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来，运行以前的代码，就切换回TensorFlow1，想尝鲜TensorFlow2，再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢？本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
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。
一句话说明ArcPy是什么：ArcPy是一个 Python 站点包，可提供以实用高效的方式通过 Python 执行地理数据分析、数据转换、数据管理和地图自动化。可以通过ArcPy调用ArcGIS Pro中几乎所有的工具，将其与其他Python工具结合使用，形成自己的工作流程。
Anaconda是一个开源的Python和R编程语言的发行版本，用于数据科学、机器学习和大数据处理等领域。它包含了一系列工具和库，使得安装和管理Python环境变得简单和方便。Anaconda还提供了一个名为conda的包管理器，用于安装、更新和管理软件包。
第一步创建环境；第二步打开创建的环境 ；第三步 安装 sip ,PyQt5, PyQt5-tools 扩展包
conda是一个包，依赖和环境管理工具，适用于多种语言，如: Python, R, Scala, Java, Javascript, C/ C++, FORTRAN。
在安装tensorflow完成后，import tensorflow as tf出现问题，问题如下：
以下介绍的两种编辑器可二选一使用，也可以结合使用PyCharm 下载 进入官网：https://www.jetbrains.com/pycharm/ 下载社区版（免费） 1-下载pycharm.jpg 安装 设置安装路径（避免出现中文和空格） 2-设置安装路径.jpg 根据自己的需要勾选 Create Desktop Edition：创建桌面快捷方式 Update PATH Variable (restart needed)：更新环境变量，可以在命令行中启动PyCharm Update Context Me
前两天为了升级pycharm，重新安装了一下，这里记录一下，之所以升级，是因为之前anaconda换成了64位的，也就是anaconda升级了，Python版本升级为3.7，但是之前的pycharm不能支持这么高版本的Python，导致一些功能不能用，所以决定升级一下
首先我们先从Anaconda官网（https://anaconda.org/）上下载对应自己系统版本的Anaconda。因为我的电脑是win10,64位的， 我下载的是：Anaconda3-5.1
前面一篇文章我们讲了branch and bound算法的相关概念。可能大家对精确算法实现的印象大概只有一个，调用求解器进行求解，当然这只是一部分。
最近在师姐机器上跑实验的时候，想利用matplotlib包来绘制损失曲线图，安装过程中碰到了一些小麻烦，感觉之前好像也碰到过类似的问题，网上一搜什么numpy、matplotlib、pillow包版本冲突啊，然后就是各种尝试，直至重装Anaconda，当时特头疼，最后无意中解决了，今天又碰到了类似的问题，这次记录下来防止忘记
本文介绍了XGBoost在Windows 10和Ubuntu系统上的安装方法，包括通过pip安装和通过编译安装。同时，还针对可能遇到的问题提供了解决方案。
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