机器之心专栏 阿里菜鸟物流人工智能部 据机器之心了解，阿里巴巴有 11 篇论文入选如今正在墨尔本进行的 IJCAI 2017 大会，其中 6 篇来自阿里巴巴-浙大前沿技术联合研究中心，3 篇来自蚂蚁金
今天小编将继续前几篇关于OR-Tools求解器的内容，为大家介绍如何调用该求解器求解装箱问题。
一种新的资源管理系统模型，并提出一种在云数据中心中进行有效的虚拟机分配的方法。从技术上讲，虚拟机分配问题正式化为装箱问题，而Best Fit算法（BF）被部署为云数据中心中的一种有效资源管理。系统模型将有助于节省未充分利用的物理服务器，并在将虚拟机映射到数据中心中的服务器时有效地做出响应。
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！
情景说明：海运轮船上有很多集装箱，集装箱里面又装满了更小的包装箱。一般情况下，集装箱与集装箱单独排列组合。包装箱与包装箱单独排列组合。虽然如此，但并不妨碍现实生活中在集装箱旁边放许多个包装箱。
乍一看，真没有什么问题（当然可能是我经验不足），细看会发现自动装箱导致空指针异常，上边set方法代码可以拆分为两行：
选自Medium 机器之心编译 作者：Aryan Gupta 编辑：魔王 罗素曾说：所有精确科学都被近似思想所主宰。本文介绍了近似算法及其对某些标准问题的适用性。 新冠大流行给世界带来了巨大的改变，全球科学家和研究人员在研制有效的疫苗。他们正在做的就是从广阔的样本空间中近似地收紧可能性范围，并尽力得到一些有效解。近似在我们的生活中发挥了重要作用。 以在线食品配送为例，我们经常从网上订购食物，享受快速送达的服务。但你想过这些 app 后端运行的什么算法让快递员在更短时间内抵达目的地吗？答案是近似算法。这类问
新冠大流行给世界带来了巨大的改变，全球科学家和研究人员在研制有效的疫苗。他们正在做的就是从广阔的样本空间中近似地收紧可能性范围，并尽力得到一些有效解。近似在我们的生活中发挥了重要作用。
每个组织都面临规划问题：为产品或服务提供有限的受约束的资源（员工、资产、时间和金钱）。OptaPlanner用来优化这种规划，以实现用更少的资源来做更多的业务。 这被称为Constraint Satisfaction Programming（约束规划，这是运筹学学科的一部分）。
今天，Google DeepMind、威斯康星大学麦迪逊分校和里昂大学的研究人员联手提出全新方法——FunSearch，竟首次利用LLM发现数学科学中的开放问题！
装箱问题（Bin Packing Problem）是一类经典的优化问题，其目标是将一系列项目（通常具有不同的体积或重量）分配到尽量少的箱子中，使得每个箱子的容量不被超出。这种问题在物流、资源分配、内存管理等领域有广泛应用。
作者提出一种在矢量装箱问题下的，基于深度强化学习的，资源调度算法（原文称作业调度），该算法可自动获得合适的计算方法，该方法将最小化完成时间（最大化吞吐量），本文从trace-driven的仿真演示了DeepJS的收敛和泛化性以及DeepJS学习的本质，同时实验表明DeepJS优于启发式的调度算法
作为今年 AI 圈的顶流，大型语言模型（LLM）擅长的是组合概念，并且可以通过阅读、理解、写作和编码来帮助人们解决问题。但它们能发现全新的知识吗？
在C#中，数组、ArrayList、List都能够存储一组对象，那么他们的区别是什么呢？
Java语言提供了8种基本数据类型。分别是 byte、short、int、long、float、double、boolean、char。
用大模型解决困扰数学家60多年的问题，谷歌DeepMind最新成果再登Nature。
这篇文章用于记录我在尝试测试使用CAS机制下的compareAndSwapObject方法所遇到的问题：我的目的是想通过compareAndSwapObject方法调用是否能够满足“若不相同，则不更新”的性质，但是发现其总是返回false，后来意识到是int值自动装箱所导致的问题。接下来就来看代码吧。 compareAndSwapObject方法简介：
毛东方，后台开发工程师，负责IEG-业务安全部的后台实时系统Kubernetes相关的开发与运营，目前主要致力于提高集群的资源利用率，减少机器成本。 背景 随着公司业务上云的呼声越来越高，越来越多的团队已经完成业务上云的进程，K8s 集群在公司整体机器成本中的比重越来越大。 本人所在平台的应用部署上云后，在资源管理方面出现了一系列的问题，这些问题或多或少都对成本优化或应用的服务质量造成了一定程度的影响。 a. 应用资源使用设置不合理 云原生的资源管理方式要求应用在部署之前，提前设置好 CPU、内存、磁盘的
在C#中数组，ArrayListList都能够存储一组对象，那么这三者到底有什么样的区别呢。
如今，许多开发人员都熟悉性能分析的工作流程：在分析器下运行应用程序，测量方法的执行时间，识别占用时间较多的方法，并致力于优化它们。然而，这种情况并没有涵盖到一个重要的性能指标：应用程序多次GC所分配的时间。当然，你可以评估GC所需的总时间，但是它从哪里来，如何减少呢？ “普通”性能分析不会给你任何线索。
乌龟棋的棋盘是一行N个格子，每个格子上一个分数（非负整数）。棋盘第1格是唯一的起点，第N格是终点，游戏要求玩家控制一个乌龟棋子从起点出发走到终点。
简单题。双指针 i 和 j 分别指向 t 和 s，对于 t 的每一个位置遍历，如果 t[i] 和 s[j] 相同，那么 j 也想后移动找下一个相同的字符。当 j 达到 s 的长度，返回 True，否则 s 不是 t 的子序列，返回 False。
在 C# 里面的 using 关键字可以非常方便调用 IDisposable 接口的 Dispose 方法，进行一些资源的释放或实现有趣的逻辑的执行
动态规划(dynamic programming)是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。一般分为：
本文主要对容量管理进行了全面的总结和分析，包括容量规划、资源调度、资源利用率、资源碎片化、资源交付等多个方面的内容。针对目前资源管理中存在的问题，文章提出了包括统一规划、自动交付、实时感知、精细运营、合理装箱、多管齐下等六个方面的解决方案。通过这些解决方案，可以有效地提高资源利用率，降低资源浪费，提升用户体验，同时也为云计算平台的资源管理提供了参考和借鉴意义。
问题重述 某厂生产一种弹子锁，其槽数高度可以用1到6中取5个来表示。其限制条件是：至少在5个中有3个不同的数；相邻槽的高度相差不能为5。在实际试验中，发现若二锁对应5个槽的高度中有4个相同，另一个差1则可能互开，否则，不可能互开。如果60个锁具装一箱，求一批锁的多少及装箱数，并要求提出一种方案，使团体顾客减少或不再抱怨，并对于所提出的方案，求出其最大无互开的箱数，并衡量原来随机装箱时，顾客抱怨互开的程度。 问题分析 锁具个数 首先把锁具及装箱问题抽象成数学概念，以5个数字的一个符合条件的组合或组成一个列表
之所以结果是False，是因为object.Equals()评估的是引用的相等性，除非进行了重写。
public class List<T> : IList<T>, ICollection<T>, IEnumerable<T>, IList, ICollection, IEnumerable
参考文献：“Heuristics for the variable sized bin-packing problem”, Mohamed Haouari, Mehdi Serairi, Computers & Operations Research Volume 36, Issue 10, October 2009, Pages 2877-2884. 1 问题描述 1 可变尺寸装箱问题 可变尺寸装箱问题（Variable Sized Bin Packing Problem, 简称VSBPP）是著名的
而 parallelStream() 是并行流方法，能够让数据集执行并行操作，后面会更详细地讲解
Prefrontal cortex as a meta-reinforcement learning system
所谓”编译“，通俗来讲就是把我们写的代码“翻译“成机器可以读懂的机器码。而编译器就是做这个翻译工作的。
按照 设施的 空间维度 划分，可以将选址问题分为： 1.立体选址问题：设施的高度不能被忽略，如集装箱装箱问题。 2.平面选址问题：设施的长、宽不能被忽略，如货运站的仓位布局问题。 3.线选址问题：设施的宽度不能被忽略，如在仓库两边的传送带布局问题。 4.点选址问题：设施可以被简化为一个点，绝大多数时候我们遇到的都是这类问题。
供应链高级计划相关业务涉及预测计划，采购计划，产能规划，人力计划，MPS/MRP，主生产计划，工序计划，装车计划，配送计划等软件模块，覆盖中长期计划与短周期排产等供应链全部计划业务场景，帮助制造企业建设高品质、高效率、低成本的供应链计划体系，助力数字化智能车间改善与产业转型升级。
前言 哈啰，又见面啦 大家在编写启发式算法程序解决NP难问题时 有没有觉得会很耗时间呀 今天小编给大家介绍 两个可以解决各类VRP问题的工具（即VRP求解器） 一起来看看吧 1 求解器介绍 1.1 Jsprit 1.1.1 Jsprit简介 Jsprit 是一个基于 java 的开源工具包，用于解决旅行商问题 (Traveling Salesman Problem,简称TSP) 和多种车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, 简称VRP）。Jsprit是轻量级、灵活且易于使用的V
阿里妹导读：在三目运算符中，表达式 1 和 2 在涉及算术计算或数据类型转换时，会触发自动拆箱。当其中的操作数为 null 值时，会导致 NPE 。本文将详细剖析 NPE 出现的原因，重新梳理相关知识点，并进一步扩展，帮助大家彻底理解这个问题。
动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时，提出了著名的最优化原理(principle of optimality)，把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，利用各阶段之间的关系，逐个求解，创立了解决这类过程优化问题的新方法–动态规划。1957年出版了他的名著《Dynamic Programming》，这是该领域的第一本著作。 动态规划一般可分为线性动规，区域动规，树形动规，背包动规四类。举例:线性动规:拦截导弹，合唱队形，挖地雷，建学校，剑客决斗等;区域动规:石子合并， 加分二叉树，统计单词个数，炮兵布阵等;树形动规:贪吃的九头龙，二分查找树，聚会的欢乐，数字三角形等;背包问题:01背包问题，完全背包问题，多重背包问题，分组背包问题，二维背包，装箱问题，挤牛奶(同济ACM第1132题)等;
！ 数据魔术师 运筹优化及人工智能系列讲座30期总结及反馈收集 全力以赴 感谢支持 运筹优化 人工智能 认真学习 努力研究 希望你成为 最好的自己 不知不觉 2022年已经悄然而至啦 数据魔术师从2020年6月9日开始 开展 运筹优化及人工智能系列讲座 至今已经有30期啦！ 每一期讲座的成功开展，都离不开各位讲座专家的鼎力支持和辛勤付出，离不开粉丝们的认可和参与。每期讲座都是干货，绝对的干货，半数以上的讲座时长超过3个小时 ，非常的烧脑，但是绝对可以学到真东西。 为了更好地为大家组织讲座，麻
回溯法是一种组织搜索的一般技术，有“通用的解题法”之称，用它可以系统的搜索一个问题的所有解或任一解。 有许多问题，当需要找出它的解集或者要求回答什么解是满足某些约束条件的最佳解时，往往要使用回溯法。 可以系统地搜索一个问题的所有解或任意解，既有系统性又有跳跃性。 回溯法的基本做法是搜索，或是一种组织得井井有条的，能避免不必要搜索的穷举式搜索法。 这种以深度优先的方式系统地搜索问题的解的方法称为回溯法。
在此之前，针对APS写了一些理论性的文章；而对于OptaPlanner也写了一些介绍性质，几少量入门级的帮助初学者走近OptaPlanner。在此以后，老农将会按照OptaPlanner官方的用户手册的结构，按章节地对其进行翻译，并成型一系列的操作说明文章。在文章中，为了降低对原文的理解难度，有些地方我不会直接按原文档的字面翻译，而是有可能加入一些我自己的理解，或添一些解释性的内容。毕竟英语环境下的思维和语言表达方式，跟中文或多或少会有差别的，所以如果全部按字面翻译，内容就非常生硬，可读性差，解程难度较大。我认为应该在理解了作者原意的基础上，再进一步以中文方式的表达，才算是真的的本地化。记得老农还是少农时，学习开发技术，需要阅读一些外国书箱的翻译本时，印象最深的是候捷老师的书，尽管《深入浅出MFC》，砖头厚度的书，硬是被我翻散了线，MFC尽管真的晦涩难懂，但候老却能把Windows的消息机制及MFC中整个个宏体系，系统地通俗地描述出来，令读者不需要花费太多精力去理解猜测书中字面的意义，大大降低的VC++中MFC的学习门槛。但老农毕竟只是一个一线开发人员，不是专业的技术资料翻译人才，不可能有候老师的专业水平，因此，我也只可尽我所能把内容尽量描述得通俗一些，让读者尽量容易理解，花费更少的时间掌握这些知道要点。
作为微软首席执行官，萨蒂亚·纳德拉可能还是位初来乍到的新人，但他对于该公司的关键性内部工具以及与Amazon及谷歌开展竞争的方案早已非常熟稔：这正是名为Autopilot的一款复杂度极高的软件系统。 Autopilot是一款帮助微软将数百万台服务器以及上万PB海量数据融合成一整套庞大强劲计算及存储资源池的工具。如果没有Autopilot，纳德拉之前所领导的服务器与工具、在线服务、搜索与广告乃至云与企业部门都将变得一塌糊涂、完全没有可靠性可言。 谈到使用Autopilot的感受，Windows Azure业务
（一） 贪心法 贪心法在解决问题的策略上是根据当前已有的信息做出选择，不管将来有什么结果，这个选择都不会改变。换言之，贪心法并不是从整体最优考虑，它所做出的选择只是某种意义上的局部最优。 用贪心法求解的问题一般具有2个重要的性质： （1） 最优子结构：当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时，称此问题具有最优子结构。问题的最优子结构是该问题能采用贪心法求解的关键性质。 （2） 贪心选择性质：指问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来得到。这也是贪心法和动态规划法的主要区别。
一般来讲，在云端构建大规模计算集群是难以实现完整的资源自治的。那么在计算任务运行容器化之后，应当如何进行云上构建计算集群并对大规模容器进行管理呢？请看这篇文章。
英文 | I'm not feeling the async pressure 原作 | Armin Ronacher，2020.01.01 译者 | 豌豆花下猫@Python猫 声明 ：本翻译基于CC BY-NC-SA 4.0授权协议，内容略有改动，转载请保留原文出处，请勿用于商业或非法用途。
优化技术是一种以数学为基础，用于求解各种工程问题优化解的应用技术。归纳而言，最优化问题分为函数优化问题和组合优化问题两大类，其中函数优化的对象是一定区间的连续变量，而组合优化的对象则是解空间中的离散状态。
这个主题主要讨论Java中long类型自己手动装箱和系统自动装箱的性能问题，在Java中,long类型是基本数据类型,Long类型是long的包装类。
鱼羊 明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 疫情封校之中，上海交通大学上了热搜。 这一波不是挨骂，反而收到了不少夸赞。 其中热度最高的，要数这么一群“外卖天团”，惹得网友直呼： 再送几天，学术论文都要出来了！ 这是怎么一回事？ 要说这些“外卖骑手”，平时的身份可真不简单，博导教授就不说了，优青杰青长江学者都闪亮登场。 而他们送餐的载具，画风是酱婶的： 没想到吧，不仅是私家车，这波连实验室里的无人驾驶车都给搬了出来。 并且为了让校园里的三万号人能在饭点尽快吃上饭，他们甚至白天送餐，晚上还就
原始类型代表了用代码表示数据的最简单，最直接的方法。即使 Java 中最复杂的类也可以简化为它们所表示的原始数据类型集。但是原始类型不是对象，这带来了一个问题。
今天继续来讲面试，已经出了很多java一面真题系列文章了，之后也会整理成一个系列，欢迎持续关注哦。
在 Java 编程中，自动装箱（Autoboxing）和自动拆箱（Unboxing）是两个重要的概念。它们使得基本数据类型与其对应的包装类之间的转换更加方便，同时也提高了代码的可读性和可维护性。本篇博客将深入探讨自动装箱和拆箱的概念、用法以及为什么它们对 Java 程序员如此重要。
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