今天我们再来一点干货，用Column Generation求解带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)的线性松弛模型。...02 Column Generation 从上面的模型中，先来讨论一个点，用 ? 表示集合 ? 里的路径数量，n表示顾客数量，那么 ? 和n的关系如下表所示： ? 可以看出，变量 ?...线性松弛为 ? ，这样 ? 就从整数变量松弛为线性变量了。因此，我们可以得到的问题的Linear Master Problem如下： ?...需要满足的约束如下： 从depot出发，最终回到depot； 每个顾客最多只能访问一次 满足容量和时间窗的约束。...所以得到的RLMP和相应的对偶问题如下： ? Iteration 1 RLMP ( ? )： ? 很容易求得上述模型的最优解为 ? 。
)的线性松弛模型。...里的路径数量，n表示顾客数量，那么 ? 和n的关系如下表所示： ? 可以看出，变量 ? 的数目随着问题规模n的增长会爆炸式地增长。...线性松弛为 ? ，这样 ? 就从整数变量松弛为线性变量了。因此，我们可以得到的问题的Linear Master Problem如下： ?...需要满足的约束如下： 从depot出发，最终回到depot； 每个顾客最多只能访问一次 满足容量和时间窗的约束。...所以得到的RLMP和相应的对偶问题如下： ? Iteration 1 RLMP ( ? )： ? 很容易求得上述模型的最优解为 ? 。
之前走读 Spark Opeartor Webhook 部分的代码的时候发现，因为业务种类很多，我们需要在 webhook 层加很多参数和配置来控制用户的一些行为但是发现原生的 Spark Operator...这个范围对我们来说有点太大了，我们喜欢更精细一点去控制 Webhook 的效果，所以这里可以通过修改 Webhook，引入 ObjectSelector 来控制。...修改 spark-operator webhook 源码，添加了 ObjectSelector，保证只有 Spark 的 Pod 会被发送到 /webhook。...，只能通过 Namespace 来区分了，Namespace 加上特定的 Label，也就是只有符合 nameSpaceSelector 这个 Namespace 下的资源对象才会被 webhook 拦截...，所以 ObjectSelector 是否生效还要取决于 Webhook 所在的 k8s 集群。
经过小编的不断努力和修正，Column Generation + ESPPRC+ pulse algorithm的内容终于写完了。此过程真是充满曲折啊，希望大家看完多多支持一下。 ? ?...他的子问题采用上一篇推文介绍的模型，找一条reduced cost最短的路径，运行只需要更改下面文件中算例文件的路径即可。 ? 运行的中间结果如下： ?...- SB lb：子问题的线性松弛最优解。 - SB int：子问题的整数最优解。 关于子问题的最大求解时间限制(s)，可以在下面文件中设置： ?...每一次迭代就是这样更新子问题的cost，重新建模求解的。 每次迭代的时候会更新ESPPRC问题中的cost，然后运行pulse算法重新求解。 其他的话结构和注释都写得非常清晰了，大家肯定能看懂的。...由于是精确算法，子问题时间没有保障的，有时候很快能跑完，有时候一天都跑不完。和算例有很大关系的。 ?
Jenkins 的 multi-branch pipeline 想必很多人已经在用了，使用这种类型的 Jenkins Job 最显著的作用就是可以对 Git 仓库里的任何分支和任何 Pull Request...这种方式对于没有 Bitbucket 仓库的管理权限，CI/CD 暂且处于变更比较频繁的阶段，不想麻烦的去申请添加 webhook 的同学来说是非常友好的。...遇到问题 但我最近遭遇了两次失灵的情况，在创建 PR 后没有触发 Jenkins 自动构建，然而 Jenkins 和 Bitbucket Branch Source 并没有什么改动，也各种 Google...如下示例： Webhook name: test-multibranch Webhook URL: http://localhost:8080/multibranch-webhook-trigger/invoke...已经 Merge 的分支，会显示已经划掉了，灰色的，这种分支不可以再进行执行构建；而 develop 和 master 分支则可以继续手动或自动构建。 ?
前言 上一篇文章 我介绍了如何使用 App Center 的服务自动在 Azure DevOps Service 和 Github 中创建 Bug 或 Issue。...但我工作中使用到 Azure DevOps Server 没有相关的服务集成。幸好 App Center 本身就提供了 Email 通知和 Webhook 功能。...在 Webhook 名称的位置输入一个名称，然后粘贴刚刚复制的 Webhook URL，然后选择需要在什么时候通知。这里我选择了 When a new crash group is created。...然后点击 Create Webhook 完成创建。 现在可以在 Webhooks 列表中看到刚刚创建的 Webhook 了，在 More 中选择 Test 实验一下。...最后 虽然国内用 Teams 和 App Center 的组合不多，但还是希望这篇文章可以帮到一些人，顺便做个笔记以免自己忘记。
| 导语 大规模的强化学习需要海量的异构计算资源，批量快速启停训练任务，高频更新模型参数，跨机跨进程共享模型数据等。...一、项目挑战 大规模的强化学习需要海量的异构计算资源，批量快速启停训练任务，高频更新模型参数，跨机跨进程共享模型数据等。在传统的手工管理模式下，大规模的强化学习面临诸多问题： 1....（出现不可恢复的底层错误进程能自动重启）和进程个数的横向伸缩（以此来调节数据生产速度） 训练(training)角色和评测(evaluation)角色之间共享网盘存储，方便交换神经网络模型数据 成熟的日志解决方案...节约成本 与传统模式相比，不再需要长期持有大批量的 CPU 和 GPU 设备。 训练任务开始，根据预估的规模购买 CPU 和 GPU 设备。...声明训练任务所需要的资源后，K8S 的调度器负责自动调度，通过预选和优选二级调度算法选择合适的节点运行训练任务。 K8S 还支持亲和性调度。
一、导语 在日常web开发中，接口文档的撰写和维护必不可少。开发人员日常面对的挑战就是撰写接口文档的耗时及维护更新的费心费力。...本文介绍一种通过对代码的抽象语法树AST解析，来从代码本身获取接口的定义从而渲染出接口文档；再配合git的分支管理和webhook来实现随着代码的变更更新文档及按照git的分支维护历史版本的文档，并订阅文档的变化...这样开发人员只需安心写代码和维护代码中的注解注释等辅助说明信息，接口文档即会随着代码的变更更新，无需专门抽出经历撰写和维护接口文档了。...三、通过git webhook获取代码变更和版本维护 上一节介绍了核心原理，本节介绍下业务实现。...现在代码托管使用git比较多，git提供了webhook能力，通过webhook能力可以及时获取到代码的提交及变更的代码。
❝凌晨三点，办公室里只剩下屏幕的幽光。 数据工程师小明正在和两个"大家伙"较劲 —— Doris和Hive。 "导出、清洗、导入..."他机械地在不同组件来回重复着这些步骤，眼睛都开始冒金星了。...作为一名数据工程师，他面临着一个棘手的问题：公司的数据分散在Doris和Hive两个系统中，每次跨系统分析数据都要手动导出导入，繁琐且低效。 "要是能让Doris直接读写Hive的数据就好了..."...随着数据量的爆炸式增长，企业的数据架构越发复杂，数据存储分散在各个系统中。如何打通这些数据孤岛，实现统一的数据访问和分析，成为了一个普遍的技术痛点。...更令人振奋的是，Doris还提供了完善的安全机制。通过集成Kerberos认证和Ranger权限管理，企业不用担心数据安全问题。可以精确控制到列级别的访问权限，保证数据访问的合规性。...小明现在可以根据不同的业务需求，灵活选择存储方式和安全模式，真正实现了Doris+Hive数据的统一管理和高效分析。
基于 Elasticsearch & Kibana 的告警到 email 和 webhook 的免费开源方案有以下几种： ElastAlert：ElastAlert 是 Yelp 开源的一个强大的告警引擎...Watcher：Watcher 是 Elasticsearch 官方提供的一个插件，是一个基于条件触发的告警系统。它可以通过 email 或者 webhook 将告警发送给特定的接收者。...它支持在数据达到特定阈值时发送 email 或者 webhook 告警，同时支持自定义告警模板和多种通知方式。...Grafana：Grafana 是一款开源的数据可视化和分析平台，同时也提供了监控和告警的功能。...它可以与 Elasticsearch 和 Kibana 进行集成，并通过 alertmanager 或者 webhook 发送告警信息。Grafana 除了免费版之外，还提供了商业版和云托管服务。
Akka/Erlang的actor模型与Go语言的协程Goroutine与通道Channel代表的CSP(Communicating Sequential Processes)模型有什么区别呢？ ...首先这两者都是并发模型的解决方案，我们看看Actor和Channel这两个方案的不同： Actor模型 在Actor模型中，主角是Actor，类似一种worker，Actor彼此之间直接发送消息，不需要经过什么中介...，消息是异步发送和处理的： ? ...4.Actor可能会堵塞自己,但Actor不应该堵塞它运行的线程。 Channel模型 Channel模型中，worker之间不直接彼此联系，而是通过不同channel进行消息发布和侦听。...协程之间虽然解耦，但是它们和Channel有着耦合。 Actor模型和CSP区别 Actor模型和CSP区别图如下： ?
软件开发过程模型 在软件开发的几十年实践中，人们总结了很多软件开发模型用来描述和表示一个复杂的开发过程，如： 软件测试与软件的开发模式有着紧密的联系，作为一名测试人员，应该充分理解软件的开发模式，...瀑布模型 1、是线性模型的一种，在所有模型中占有重要地位，是所有其他模型的一个基础。 2、每一个阶段执行一次，按线性顺序进行软件开发。...快速原型模型优点 1.克服瀑布模型的缺点，更好地满足用户的需求并减少由于软件需求不明确带来的项目开发风险。 2.适合预先不能确切定义需求的软件系统的开发。...螺旋模型优点 螺旋模型很大程度上是一种风险驱动的方法体系，因为在每个阶段之前及经常发生的循环之前，都必须首先进行风险评估。...螺旋模型缺点 采用螺旋模型需要具有相当丰富的风险评估经验和专门知识，在风险较大的项目开发中，如果未能够及时标识风险，势必造成重大损失。过多的迭代次数会增加开发成本，延迟提交时间。
集群调度器用于抢占云厂商的默认锁；用于离线训练服务的批调度 Volcano；用于安全防护的 webhook；主要用于混部和故障检测的 node agent。...我们的训练任务使用的是 Kubeflow 计算框架 ，TFjob 训练任务套餐大、数量多，再加上按照 queue、资源池划分机器资源，整体集群资源碎片较多。...我们增强了 volcano 的抢占功能，批调度的抢占和普通的抢占不同，因为训练集群大部分时间有大量 pending 的训练任务在等待调度，不能以 pod 维度进行抢占，必须以 podgroup 批调度维度进行抢占...VK 下层则接入了在线集群、训练集群，以及混部集群资源： 在线集群：通过 descheduler 巡检找出闲置机器 训练任务：volcano 通过抢占提供的碎片资源 混部集群：混部资源 我们将离线服务大致分为近线和离线两类...增强批调度能力，加强离线服务目前所匮乏的资源管控能力。 推动混部业务大规模上量。让混部业务不再受限于集群和机器规模、特殊有状态服务等情况，实现大规模上量。 训练任务的弹性伸缩。
作者：坚果 公众号："大前端之旅" 华为HDE，润和软件技术专家，InfoQ签约作者，OpenHarmony布道师，CSDN博客专家，开源项目GVA成员之一。...featureAbility from '@ohos.ability.featureAbility'、 let context = featureAbility.getContext(); Stage 在stage模型中...UIAbility组件和各种ExtensionAbility派生类组件都有各自不同的Context类。...比较常用的有AbilityContext和在eTS页面中访问Context， Stage模型下，每个Ability中都包含了一个Context属性 在继承Ability的类中通过this.context...对象的方式，再调用其内部获取资源的接口，无需再导入包，此方式FA模型不适用。
本文将首先介绍Netty的线程模型，然后详细解析Netty如何基于Reactor模型实现高性能的网络通信。最后，我们将通过一个简单的代码示例来演示Netty的线程模型和Reactor模型的实际应用。...代码示例下面我们通过一个简单的代码示例来演示Netty的线程模型和基于Reactor模型的实现。...总结本文对Netty的线程模型和基于Reactor模型的实现进行了详细的介绍。Netty的线程模型通过多线程处理、事件驱动等特点，实现了高性能、高并发的网络通信能力。...基于Reactor模型的设计思想，使得Netty能够以事件驱动的方式处理并发请求，提高了系统的并发处理能力。通过一个简单的代码示例，我们演示了Netty的线程模型和基于Reactor模型的实际应用。...希望本文对读者理解Netty的线程模型和Reactor模型的实现有所帮助。参考文献：Netty官方文档Reactor模式
对于初学者，利用R语言自带的数据进行练习是不错的选择，下面这些模型便是最好的实例。...1、回归模型 回归模型利用自带的faithful数据来示例，faithful是某位地质学家在黄石公园旅游景点"Old Faithful"间歇泉所记录的喷发数据。...(Intercept) eruptions 33.47 10.73 并建立了一个属于线性回归模型的对象，并传回各个变量系数和其他不同的资料。...从上面的图来看，第21点和第1点的曲式距离非常大。这样的情况下，我们优先移除这两点。...移除了1和21点之后，基本上就没什么问题了。 3、方差分析模型 R内置数据里面PlantGrowth记录了用不同肥料种植植物的重量。
研究思路 本期研究，主要是研究线性回归和随机森林模型，一个是线性模型的代表，另一个是树模型的代表。针对线性回归和随机森林，标签编码和独热编码到底会对这两种模型产生什么影响，让我们接下来继续探索。...分析：独热编码的模型表现优于标签编码的模型，因为其在训练集和测试集的 RMSE 都显著低于标签编码模型。...这表明无论使用标签编码还是独热编码，模型的训练表现和泛化能力相似。两种编码方式似乎对模型的性能影响较小。 2....结论 性能: 从RMSE来看，标签编码和独热编码的随机森林模型在训练和测试数据上的表现差异非常小。两种方法的表现几乎一样。...综合来看，标签编码和独热编码在这次实验中的表现相似，但根据特征数量和类别的性质，独热编码可能会稍有优势，特别是在类别没有顺序性的情况下。 可以看出不论是标签编码还是独热编码，对树模型的影响都不大。
经营线下实体店和电商的最大不同，需要先算清楚“单店模型”，在这个基础上才能将人、财、物及管理模型匹配后测算得出“连锁模型”，然后规模化扩张。...本文将结合《招商证券：如何在社区生鲜经营和投资中避雷》报告涉及的部分内容，以及我在沃尔玛超市、东方家园家居建材超市、王府井百货的近十年的线下连锁实体店总部的从业经历，和近几年对新零售企业的观察和研究，详细拆解和分析了实体零售的单店模型和连锁模型...“单店模型”建立之后，就可以开第一家店试运营并根据实际数据持续调整各项因子和参数，在提升坪效和毛利率达到最佳值之后，开始设计“连锁模型”。...实体零售的连锁模型 “连锁模型”是线下实体店的核心竞争力，涉及到的具体问题是：区域or全国、直营or加盟及对应的采购规模能力、仓配体系和管理能力。...通过对实体零售单店模型和连锁模型的研究和分析，希望能更深入理解实体零售经营的难点，更理性地以创新的商业模式和新技术共同提升中国实体零售业的经营水平和竞争优势。
判别模型是根据输入数据的特征对其标签或类别进行预测，是所有分类和预测解决方案的核心。...正如Dosovitskiy和Brox所指出的，VAE模型往往产生不现实的、模糊的样本。这是由数据分布恢复和损失函数计算的方式造成的。...基于流的模型 基于流的生成模型是精确的对数似然模型，有易处理的采样和潜在变量推理。基于流的模型将一堆可逆变换应用于来自先验的样本，以便可以计算观察的精确对数似然。...基于流的模型有两大类:带有标准化流模型和带有试图增强基本模型性能的自回归流的模型。 标准化流模型 对于许多机器学习问题来说，能够进行良好的密度估计是必不可少的。...虽然GANs和基于流程的模型通常生成比VAE更好或更接近真实的图像，但后者比基于流程的模型更具有更快时间和更好的参数效率，下面就是三个模型的对比总结： 可以看到GAN因为并行所以它的效率很高，但它并不可逆
考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性，两者的区别似乎仅仅在于数据量和模型建立者的不同。这里有一张覆盖机器学习和统计模型的数据科学维恩图。...盯住下图来理解一下统计模型和机器学习算法的差别。 从上图中你观察到了什么？统计模型在分类问题中得到一个简单的分类线。 一条非线性的边界线区分了高风险人群和低风险人群。...机器学习和统计模型的差异： 在给出了两种模型在输出上的差异后，让我们更深入的了解两种范式的差异，虽然它们所做的工作类似。...所属的学派 产生时间 基于的假设 处理数据的类型 操作和对象的术语 使用的技术 预测效果和人力投入 以上提到的方面都能从每种程度上区分机器学习和统计模型，但并不能给出机器学习和统计模型的明确界限。...但统计模型一般应用在较小的数据量和较窄的数据属性上。
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