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！
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。
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。
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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。
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！
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
---- 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
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。
老蒋之前在有介绍到WordPress程序的时候，我们是可以通过"WordPress无插件实现前端代码压缩 提高网站打开速度"方法或者也可以使用插件的办法来压缩前端HTML代码减少页面体积和提高网站的速度。如果我们有在使用Typecho的时候如果也需要压缩HTML代码和开启GZIP的时候也可以使用这款下面介绍的插件。
为什么访问速度慢、下载慢？github的CDN被某墙屏了，由于网络代理商的原因，所以访问下载很慢。Ping github.com 时，速度只有300多ms。
linter是一种用于分析代码和捕获错误的自动工具。本文内容不是列举通过linter检查出来的所有问题，而是通过个别例子来理解linter为什么重要，为什么对Go项目开发是必不可少的。
应用启动时间是应用性能的关键衡量指标。应用启动后，用户期望能够得到快速响应并加载内容，当不符合预期时用户会感到失望。这种糟糕的体验可能会导致用户在 Play 商店上对您的应用给予低分数的评价，甚至不会再次使用。
因为组内的产品是一个供上海甚至全球所有designer使用的网站，所以并发性很高，于是一直存在访问速度不佳的诟病。为了提高访问速度，就需要对该网站的性能进行测试。于是在网上查了并发性测试和自动化测试的工具。
其实当AS升级到3.0之后，Gradle Plugin和Gradle不升级也是可以继续使用的，但很多新的特性如：Java8支持、新的依赖匹配机制、AAPT2等新功能都无法正常使用。
对于软件开发人员来说，了解工具和技术的区别非常重要。这有助于他们更好地掌握和应用相关知识，提高工作效率。
简单说下安装思路，先装语言（python3)，再安装包管理工具（pip），然后才是自动化框架(robot)和lib插件（requests等）。对于一些基本的概念，不过多解释，例如什么是python，什么是pip之类的概念问题可以自行百度自学，安装环境是学习的一部分，可能会遇到一些报错，环境总是特别的，多尝试多感受，努力自己解决，不要错过理解python／robotframework的机会。
由于内容比较多，所以拆分了两部分来讲解。欢迎点赞和关注给作者一些动力感谢感谢。如果有任何的想法和创意都可以直接和我联系讨论。整体内容主要分为六部分来介绍：
今年 12 月，QIIME 2 团队选择放弃计划的 2023.11 版本，转而减少拉取请求的长队列并开发一些新功能。
速览 题目：Over 1000 tools reveal trends in the single-cell RNA-seq analysis landscape 日期：2021.8.14 链接：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.08.13.456196v1 工具列表：https://www.scrna-tools.org/tools 图1 📷 这个网页从2016年开始搜集scRNA的分析工具，截止到2021.8.12，搜集了1027款 从2018年
描述：在上一篇文章中，我们提到过 Server 2022 发布于 2021 年 8 月，是迄今为止（2024年3月20日 09:15:07）Windows 在服务器操作系统中最新的版本（PS: 不过听说 Windows Server 2025 也快了），它建立在Windows Server 2019之上，带来了许多针对虚拟化、存储、安全性和Windows Admin Center 管理的改进以及Azure集成，使得它成为一个更加强大、安全和高效的服务器操作系统。
这个项目是 Stirling-PDF，它是一个功能强大的基于本地主机的 Web PDF 操作工具，使用 Docker 进行部署。其主要功能包括分割、合并、转换、重新组织 PDF 文件以及添加图片、旋转和压缩等多种操作。该项目的核心优势和关键特点包括：
Documatic 是一个高效的搜索引擎工具，旨在帮助开发人员轻松搜索他们的代码库，找到特定的代码片段、函数、方法和其他相关信息。该工具旨在通过在几秒钟内快速提供准确和相关的搜索结果，节省开发人员宝贵的时间，提高他们的生产力。
微调的主要目的是通过在特定任务上对预训练模型进行进一步训练，以适应该任务的需求，从而提高模型在该任务上的性能。具体来说，微调可以带来以下好处：
想要将Eclipse转为Android Studio项目，那么Gradle语法是必修课。此处引进一篇文章，基础就不写了，Gradle基础
机器之心专栏 作者：huichan chen 大家期盼已久的 Detectron 终于开源啦，state-of-the-art 的模型就在一个命令行之间。但是面对庞大的 caffe2 和 detectron 函数库，多少会感觉有些迷茫。Detectron 精读系列会从细小的调参开始，到一些重要的函数分析，最后掌握 Detectron 函数库的全貌。在这个过程中，我们也会帮大家提前踩坑，希望大家可以从 Detectron 函数库学到更多通用的计算机视觉技能。 Detectron 函数库有一点复杂，在这次的解读
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。
App 流畅性的关键指标有 UI帧率，GPU帧率，我们期望它能达到 60fps，也就是16ms每帧。
当地时间 7 月 5 日，Meta 旗下的 Instagram 正式发布 Threads，与 Twitter 展开直接竞争。据介绍，Threads 的定位是“用文本分享动态和加入公共对话”。应用上线后，Meta 公司首席执行官马克·扎克伯格“实时”公布 Threads 最新成绩：4 小时，注册用户 500 万；7 小时，注册用户 1000 万；24 小时，注册用户 3000 万；48 小时，注册用户 7000 万。
很多情况下，开发者会选择一种更加方便的方法去创建线程：**匿名类**
本人是名软件开发人员，从事软件开发工作10多年。近几年慢慢沉淀到制造业信息化方面，主要是APS在生产计划方面的应用，APS - Advance Planning and Scheduling, 高级计划与排程技术。其实就是计划的一种优化手段，其中使用了一些优化算法，令计划的质量更高一些。通过该技术生成的计划，在达到一些硬性约束的基础上，能实现更进一步的优化。例如满足生产工艺的同时，提高订单的按时交付率，降低成本等。从最开始被调去做ERP数据适配APS项目实施，到现在自己在为公司设计、开发排产程序（通过第三方规划引擎用、求解器实现）。从中也接触过不少排程产品，针对不同的场景，其适应性、可用性千差万别。长期制造企业生产领域的工作经历，令我有更多机会面对各种供应链、排产等方面的问题。本人细说一下APS技术在制造业的生产计划上的应用。
4Easysoft iPhone Cleaner 是一款专为 iPhone 设计的清理工具，可以清理 iPhone 中的无用文件、缓存、Cookie 等，释放存储空间，提高 iPhone 的运行速度和性能。
既然是基础入门系列，让大家下手写代码或命令简直是不可容忍的，虽然等过了入门阶段你会义无反顾地抛弃图形界面。R的图形化操作界面有多个，既包含基本统计分析的功能，又覆盖了高阶的数据挖掘功能。我们今天先来安装其中之一——R Commander，一个基本的统计分析图形界面，并同时顺带介绍一下程序包的安装过程。 要想安装R的数以千计的社区程序包，首先要选择好距离最近的镜像站点，以提高安装的速度。打开RStudio，点击主菜单上的“Tools”—“Global Options”，然后在弹出的界面中左边选择“Packge
链接：https://juejin.im/post/5ee4bbe4f265da76b559bdfe
七 定义DevOps的17种方式 📷 7.1 高层视角 7.1.1 文化革命 DevOps是组织创建和交付软件应用程序的方式的根本转变，释放其人力资源的潜力，并支持技术变得更加敏捷，优化资源并跟上客户期望。通过促进创新和有益的实验，在消除传统开发和IT方法的局限性的同时，实现了真正的应用程序生命周期方法。DevOps是一种文化革命，通过凝聚协作和高级的自动化解决软件交付。 DevOps是一个组织和文化的重新思考，思考关于软件驱动的组织如何能够成为一个敏捷的组织，足够创新，足够快速地处理任何变化。更根本的是充
英特尔最近发布了 Neural Compressor，这是一个用于模型压缩的开源 Python 包。该库可应用于 CPU 或 GPU 上的深度学习部署，以减小模型大小并加快推理速度。此外它为著名的网络压缩技术提供统一的用户界面，包括跨各种深度学习框架的量化、修剪和知识蒸馏。该工具的自动精度驱动调整技术可用于生成最佳量化模型。此外，它允许知识蒸馏，以便可以将来自教师模型的知识转移到学生模型中。它实现了几种权重剪枝方法，以使用预定的稀疏目标生成剪枝模型。为了改进框架互操作性，
如果你完全不知道密码有多少位,可能的值是什么，怎么办？运行以下代码，从8位开始到20位，让程序自己去试验吧。
Alexa排名、PR值、Sogou Pank这三个排名，相信站长只是对Alexa排名、PR值是相当熟悉，甚至每天起床后第一件事就是查询自己的网站的Alexa排名和PR值，但是站长对Sogou Pank不太熟悉。Sogou Pank是搜狗衡量网页重要性的指标。现在，我们分别简单说明一下：
在Matlab官方论坛上看到这个帖子，希望给大家带来参考 有一天，有人在Matlab的论坛上发出了求救帖： 楼主说： 我想要加快我的神经网络训练，所以把GTX1080升级到Titan V，期望在性能
在本文中，我将分享一些非常有用的网站合集，这些网站可以在你的日常工作中极大地帮助你。这些网站已经成为我各种任务的首选资源，节省了我的时间，提高了工作效率
前言 在Android开发中，多线程的使用十分常见 今天，我将全面解析多线程中最常见的2种用法：继承Thread类 & 实现Runnable接口 Carson带你学多线程系列 基础汇总 Android多线程：基础知识汇总 基础使用 Android多线程：继承Thread类使用(含实例教程) Android多线程：实现Runnable接口使用(含实例教程) 复合使用 Android多线程：AsyncTask使用教程(含实例讲解) Android多线程：AsyncTask的原理及源码分析 A
{card-list-item} 文章配图 {/card-list-item} {card-list-item}
知乎上见过有人问 IDE 和 Vim 怎么选择，其实都是不够了解 IDE 和 Vim 的，比如 JetBrains 的产品 IDEA/Goland 之类的，还有 Vscode 都有 Vim 的插件，丝毫不影响两者一起用的。
在 上篇文章 中，我们介绍了 Pump 的作用是存储 TiDB 产生的 binlog。本篇将介绍 Pump client，希望大家了解 TiDB 把 binlog 写到 Pump，以及输出数据的过程。
本文提出了一种名为PP-LCNet的轻量级网络，该网络基于MKLDNN加速策略，旨在提高轻量级模型在多种任务上的性能。本文介绍了能够在几乎不增加延迟的情况下提升网络准确度的技术。通过这些改进，PP-LCNet的准确度显著优于具有相同推理时间的先前网络结构。如图1所示，它的性能优于当前大多数前沿模型。在计算机视觉的后续任务（如目标检测、语义分割等）中，它也展现出卓越的性能。所有实验都是基于PaddlePaddle平台实现的。相关的代码和预训练模型可以在PaddleClas上获取。
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