其中，丹麦MOSEK ApS公司开发的数学优化求解器MOSEK在求解二次规划、二阶锥和半正定规划等优化问题中，显示出强大的生命力。...MOSEK可以解的数学优化问题非常宽泛（如下表格所示），其中最擅长求解的是二次规划、二阶锥和半正定规划问题，在金融、保险、能源等领域均有应用。...最典型的是金融领域的资产配置问题，以优化马科维茨模型投资组合为例，本质上，这是一个权衡收益和风险、构建最优投资组合的优化问题，MOSEK求解此类问题快速且稳定。...MOSEK的算法引擎针对两类锥优化问题进行了特别处理，他们是半正定规划问题和二阶锥优化问题。...2017年，Erling Anderson参加了在上海财大举行的国际优化研讨班，并以“用MOSEK解决锥优化”为题目发表演讲，充分展示了很多看似无关的问题，最终都可以转化为锥优化问题来求解。
有句话叫做 “计算机科学领域任何问题，都可以间接的通过添加一个中间层来解决”，但是唯一解决不了的问题，是层次本身过多的问题。每一层内都会维护自己在乎的数据对象模型。...层与层之间数据的传递，就不可避免地遇到对象类型转换的问题。 这个话题也和最近的项目有关。...转换甚至都不一定是一对一的，特殊情形的处理被迫使用到的逻辑，让整个转换层和业务模块中的很多发生耦合……这不是我希望看到的。 如何思考和解决这样的问题？...其实这个问题有很多种表现形式，比如 PO-VO 对象的互转换等等。...最后，我要说的是，保持模型对象的纯粹和单一性，是减小工程重量的一个原则，让不同层次的逻辑使用同一组对象，虽然可能带来一些契合性问题、兼容性问题，但是带来的好处就是大大减小冗余对象类型的数量，减少这种没有营养的转换
这个需求是一个大规模稀疏线性规划问题，接下来本文将就上述需求描述如何加速求解。 0. 方案调研：Mosek 线性规划问题的求解快慢，既与迭代收敛速度有关，又和每轮迭代更新的速度有关。...通过调研，首先将Primal-dual和Mosek作为候选的求解方法 锅逗逗：内点法初探——线性规划标准形式下的求解思路 对比求解相同线性规划问题两种方法的收敛情况 上图显示了在10^4求解变量规模上...最终基于Mosek方法来求解线性规划问题。 1. 化解约束方程 问题 Mosek方法要求将输入的约束化为标准型： 在需求中只包含不等式约束，目标变量x的取值范围为x>=0，且存在x=0的情况。...最终得到的标准型如下： 结果 [1] 化简形式对比 优化后的方案能够将原线性规划问题化简成最简形式的标准型，进而减少变量/约束个数 [2] 化简耗时对比 将原线性规划问题化简成最简形式的标准型，进而减少变量...单轮迭代过程优化：Eigen CG 问题 采用Mosek方法求解线性规划问题，需要经过若干轮迭代才能获得最优解，每轮迭代包括以下四个步骤： step1: 计算残差res step2: 采用牛顿步得到二阶导矩阵
以：整型数据类型的整数-为例 十进制-二进制 正数 十进制数除以2取余数； 余数倒叙排列； 得到得数字串即为十进制数对应得二进制数 示例：(30) 30(十进制) ===> 11110(二进制)...负数 将十进制转换为二进制数(不先管符号) 对该二进制数求反：0改成1、1改成0 再将该二进制数加1 总之就是将十进制数转换为二进制数求补码即为结果 示例：(-32) 32(十进制) = 00100000...11100000(二进制) 二进制--十进制 首先将二进制数补齐位数(8位)，首位如果是0就代表是正数，如果首位是1则代表是负数 正数 负数 首先对该二进制数求反：0改成1、1改成0 再将该二进制数减1 按正数的计算方法求和取相反数即为对应的负数
不管你是否与遇到电平转换的问题，都可以看下此文章，也可以学习点mos管的运用。...利用MOS管实现电平转换的双向通信 图中，由于CPU的GPIO口电压为1.8V的，而device的GPIO输出电压为3.3V的，所以就需要进行一个电平转换，下面来看下错误的画法会造成什么影响： A错误...B错误：存在A错误且应用于高速转换。 通过测量mos管两端的信号，如下图： 从上图可知，信号已经是严重失真了。...普通的mos管已经不能满足该速率了，于是需要更换物料（很麻烦）。 对策：更换专用的电平转换器件TXS0101。 更换后所测量到的波形： 虽有振铃与过冲，但是已经解决了根本问题。...至于信号完整性的问题，由于没有预留，可在下一版做出改善。 写在文末： 后台发送“OFF-PAGE-CONNECTER”可获得OrCAD的OFF-PAGE-CONNECTER库下载链接以及使用方法。
本篇文章讨论可空值类型（Nullable）的转换，却确地说是如何将一种类型的值对象转换成相应的可空值。这来源于今天我们的一个成员遇到的一个小问题，我经过一些整理写了这篇文章。...，我们具有四种典型的转换方式。...在使用的时候你需要先实例化相应的TypeConverter，然后调用相应的类型转换方法。...也就是说，下面代码所表示的类型转换是没有问题的： 1: int intValue1 = 123; 2: int? intValue2 = intValue1; 3: int?...的转换。
问题描述 给定n个十六进制正整数，输出它们对应的八进制数。 1 输入格式 输入的第一行为一个正整数n （1<=n<=10）。...接下来n行，每行一个由0~9、大写字母A~F组成的字符串，表示要转换的十六进制正整数，每个十六进制数长度不超过100000。 2 输出格式 输出n行，每行为输入对应的八进制正整数。...3 样例输入 2 39 123ABC 4 样例输出 71 4435274 解决方案 在直接进制转换较难时，可以找个“中间值”。...…… 万 千 百 十 个 十分 百分 千分…… R进制中的数位排列是这样的……R^4 R^3R^2 R^1 R^0 R^-1 R^-2 R^-3…… 规律：相邻的数位间相差该进制的一次方。...例如： 十进制的123=1×100+2×10+3×1 十进制的9876=9×1000+8×100+7×10+6×1 进制转换规律很简单，但很多人不知道，且实际操作很容易出错。 END
题目描述 给定一个以秒为单位的时间t，要求用 “ : : ”的格式来表示这个时间。... 表示时间， 表示分钟， 而 表示秒，它们都是整数且没有前导的“0”。例如，若t=0，则应输出是“0:0:0”；若t=3661，则输出“1:1:1”。...输出 输出只有一行，是以“ : : ”的格式所表示的时间，不包括引号。
给定一个输入和输出值之间的转换,描述一个数学函数f,优化处理生成和选择一个最佳解决方案从一些组可用的替代方案,通过系统地选择输入值在一个允许集,计算的输出功能,录音过程中发现的最好的输出值。...全局优化与附加工具箱。 MATLAB -优化工具箱中的线性、整数、二次和非线性问题;多极大值、多极小值、非光滑优化问题;模型参数的估计与优化。...MOSEK 线性，二次，圆锥和凸非线性，连续和整数优化。 NAG 线性、二次、非线性、线性或非线性函数的平方和;线性、稀疏线性、非线性、有界或无约束;局部和全局优化;连续或整数问题。...OptimJ 基于java的建模语言。高级版包括对gu罗比，Mosek和CPLEX解决方案的支持。 Optimus平台- Noesis Solutions开发的流程集成与优化设计平台。...MINTO采用分枝定界算法求解整数规划问题;个人使用的免费软件。 MOSEK -一个大规模的优化软件。解决线性、二次、圆锥和凸非线性、连续和整数优化问题。
在求解线性规划问题时，可以将上述的一般形式通过某种变化（如引入松弛变量等）转换成标准形式： 其中 本文主要讨论利用内点法求解线性规划标准形的过程。...内点法求解线性等式和不等式约束的优化问题，是通过将其简化成一系列线性等式约束问题求解。...step4: 计算 ，判断 且 ,退出循环，同时输出 ，否则重复step2 齐次内点法（Homogeneous interior-point method） 这里主要介绍Mosek...原问题的对偶问题可以表示为 原问题的最优性条件表示为 原问题和对偶问题的对偶间隔为 引入两个非负变量 ，化简齐次模型得到HLF模型 显然，0解是一个合理但是没什么用的解。...求解HLF模型需要满足以下5个条件： 对应残差为 搜索更新方向为 写成方程组形式 代入 和 得 定义 通过求解 和 来计算 综上，使用mosek求解标准形的线性规划问题的步骤可以整理如下
近期读代码，发现数据用的是python2的cpickle库，可本地环境为python3,发现并没有cpickle库，而是整合到了pickle中，但是在文件读取的时候遇到了问题。...pickle文件为二进制文件，因此读取的时候要用rb或者wb 在python2转到python3的数据会报编码错误，需要在load函数加上编码pickle.load(f, encoding='latin1
隐式转换（Implicit conversion） ，这个情况每个程序员都或多或少的遇到过，这里我结合实际情况简单描述下常见的问题以及如何解决并阐述下原理。...结合我们之前提出的优先级概念，得知如果参数的数据类型较低则隐式转换后采用了正确的优化，即无损转换，而当参数优先级较低的时候则对性能产生了损耗。 下面我们看一下详细的执行计划来作证上面的观点： ? ?...有这个对比可以发现一个是对参数进行了转换，一个是对数据表的字段进行了转换，可以想象由此得出的问题。 ...当然我们也可以通过转换参数的类型的方式来解决这个问题，但是由与精度不同有时候会产生问题，比如转换一个REAL型到INT整型 CONVERT(INT,@Real);需要注意的是联接丛书页面中涵盖了一个兼容性矩阵...由于隐式转换查询带来的性能问题甚至由于主键扫描带来的锁的问题，都需要开发人员了解这部分的原理，从根源上避免这类事件的发生。
小勤：大海，我用PowerQuery导入一个表的数据时，日期怎么都错了？ 大海：你原来的数据是什么样子的？ 小勤：是这样的，有个同事发来的表，日期用的是“日/月/年”的方式。...你这同事从英国回来的啊？在国内这样写日期的日真不多。 小勤：我也不知道。那现在怎么办？总不能要在Excel里改成咱们的日常格式才能导进去吧？ 大海：当然不用。...微软的PowerQuery又不仅仅是为中国人设计的，怎么可能不支持其他日期格式呢。...其实你改一下格式就行了，在你已经获取到Power Query的数据里这样操作： Step-1：先把默认的“更改的类型”步骤删掉 Step-2：在[日期]列单击右键-【更改类型】-【使用区域设置】 Step...不过，你怎么知道这个是英式日期的？ 大海：其实平时多见的日期格式里，容易出错的也就这种英式日期了，知道一下就行了。如果改天碰到其他特别的，度娘一下，或者直接问一下你同事就是啦。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...开发过程中遇到需要将调用接口返回的JsonObject转换为JsonArray格式的数据，在使用过成中遇到转换问题，代码如下 public static JSONObject getRecJsonObj...System.out.println(e.getMessage()); } return new JSONObject(); } 在进行 转换的时候一定要注意...，返回的json字符串格式是否符合要转换的JsonArray格式！...一般符合JsonArray的格式为 ，开发过程中转换出错是因为 返回的数据并不符合JsonArray格式，所以报错。
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大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 对于背包问题，经典的背包九讲已经讲的很明白了，本来就不打算写这方面问题了。 但是吧。 我发现，那个最出名的九讲竟然没写队列优化的背包。。。。...那我必须写一下咯嘿嘿，这么好的思想。 我们回顾一下背包问题吧。 01背包问题 题目 有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i]，价值是w[i]。...求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量，且价值总和最大。 这是最基础的背包问题，特点是：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。...求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量，且价值总和最大。 基本思路 这个问题非常类似于01背包问题，所不同的是每种物品有无限件。...比如n[i]=2，如果G2的状态是2w[i]，拿了两个2物品达到最大值，我们的J2就不能再拿本物品了。 如何解决这个问题？就是我给的网址中的，双端单调队列 利用窗口最大值的思想。
---- theme: smartblue 编译常见问题 在开发过程中，有碰到过一些由于编译优化导致的代码修改并不符合我们预期的情况。这也就是之前为什么我经常说编译产物其实是不太可以被信任的。...方法签名变更，底层仓库的方法变更但是上层模块并没有跟随一起重新编译导致的这个问题。 常量优化，将一些常量的调用点直接替换成常量的值。 删除空导包， 没有用的一些导包就会做一次剔除。...其实这个问题一出现我就已经知道大概率是由空导包优化导致的这个问题，因为在pipeline检查的时候，检测的apk产物中确实不存在这个导包。...这里也就回答了在编译过程中会保留行号，但是也会优化掉一部分不需要的代码，让我们编译出来的产物更小。...然后呢我全量打了个包好了，我当时也就以为只是编译时的一个bug而已。然后后来呢，我查了下资料发现这个就是一个java编译时的常量优化问题。
之前慢是因为服务器渣、数据库查询的时候文章有个字段比较大查询慢，后端请求太多，数据库查询太多。这些问题现在好点了（不敢说很好了，感觉还能优化） 还有些问题是前端的优化，那么前端网页怎么优化呢。...首先可以在这网站跑一下自己网站，看看那方面问题，这网站给的东西还是蛮全的。...GTmetrix 图片，我首页加载慢很大一个问题就是图片，给图片加了个预加载显示，还有就是首页的文章封面图全是css设置宽高(唉，太傻了)，上传的时候没处理，导致首页那么一张小图片可能是1920*1080...之前还没仔细想这问题，今天用gtmetrix才发现原来这么影响速度的。 然后就是把图片用画图工具全改成了指定宽高，以后上传的时候先把图片改好再上传就好了，这样改完瞬间快了一点~。 但是还没完。。...目前把图片处理了，感觉速度还过得去吧，代码能优化的我也尽力。但前端一些东西还有用框架做好点吧。
社长为你推荐来自 AI 研习社问答社区的精华问答。如有你也有问题，欢迎进社区提问。...话不多说，直接上题 @徐扬 问：关于优化函数耗时的问题 sgd的时间复杂度是O(1),梯度下降的时间复杂度是O(N),但是每次epoch的时候，sgd的耗时比梯度下降耗时还要长，这是为什么呢？...这个是书上的解释，感觉解释的有点牵强 ps:sgd是取梯度当中的某一个值，而梯度下降是求和取平均值。因此时间复杂度sgd是O(1),gd是O(N). ?...一般情况下，gd的效果会优于sgd，那为什么在深度学习当中，sgd用的比gd更多呢？...既然gd的时间少，然后效果还优于sgd 行者小林 回复 徐扬：我们通常衡量的是达到指定效果（例如loss降到0.1所需要的时间和内存）所需的时间，对于sgd在完1500次数据后loss下降了1500
然后问题就来了，组中的其他人搭建好flyway后，项目文件生成了两个sql文件，我用git拉下来后启动报错，checkupsum值对不上，，然后我又不懂这个flyway完全不知道咋回事，然后就根据报错的位置一点点找到...想到可能是文件换行符的问题，遂把那几个sql文件的文件换行符全换成了crlf（windows中的换行符），然后居然就能够运行。。。...可视化工具自动配置了文件换行符的自动转换（这是git的一个智能功能，上传时将文件换行符替换为lf，，拉取时再替换为crlf，，这样保证中心仓库使用UNIX风格的换行符，，本地能够根据运行环境使用相对应的换行符风格...解决办法也很简单，开启git 的自动转换。...git config --global core.autocrlf true //开启换行符自动转换 git config --global core.safecrlf true //禁止混用换行符
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