比较坑的一个问题是，子类能否重写父类的静态方法？ 答案当然是可以的。但是重写之后会发生什么，是否调用子类静态方法会执行子类的逻辑，这才是坑所在的地方。...重写 回顾一下Override的定义，重写是对父类允许访问的方法的实现逻辑进行重新编写。但是不能改变方法的返回值和参数内容。 从它的特点上来说，重写允许子类对象拥有自己的实现逻辑。...这也就证明了，静态方法是在编译时使用了编译类信息，进行静态绑定的。它和对象无关，而和类有关。 总结 对于静态方法，我们不应该尝试去重写，而且调用时应该以类进行调用，而不是对象进行调用。...静态方法是属于类的方法，在编译阶段就确定了。因此即使重写了也没意义。 如果这样说的不够明白，可以回想平时开发中我们经常用的工厂模式，或者面向接口编程。...我们经常会用父类来声明一个对象，而对象是在运行时才确定的，这就是运行时重写的意义所在。而对于静态方法的调用，虽然Java允许通过对象来调用，但只是为了开发方便，正确的姿势是通过类来调用。
System.out.println(d1); 使用带参数的构造方法，可以构造指定日期的Date类对象，Date类中年份的参数应该是实际需要代表的年份减去1900，实际需要代表的月份减去1以后的值。...Date类中对应的get方法，可以获得Date类对象中相关的信息，需要注意的是使用getYear获得是Date对象中年份减去1900以后的值，所以需要显示对应的年份则需要在返回值的基础上加上1900，月份类似...方法，可以将Date类的对象转换为相对时间，使用Date类的构造方法，可以将相对时间转换为Date类的对象。...Calendar类中的getTimeInMillis方法可以将Calendar对象转换为相对时间。...1、计算两个日期之间相差的天数 例如计算2010年4月1号和2009年3月11号之间相差的天数，则可以使用时间和日期处理进行计算。
OptaPlanner可以优化这类规划、排程问题，令到使用它的组织可以用更少的资源做更多的事（尽可能的花少钱办大事）。这就是著名的的约束满足规划，它属于运筹学的一部分。...OptaPlanner是一个轻量的、可嵌入的，可以对规划问题进行优化的约束满足引擎，它可以解决案例有： 员工排班：为护士、维修工等人员制定上班时间表。...OptaPlanner可以帮助Java程序员有效地解决约束满足问题， 在OptaPlanner引擎中，对每个有效的约束分数计算中，组合了启发式和元启发式算法。...通过使用一些更高级的算法，OptaPlanner可以在合理的时间内，对这些规划问题找到相对较优解。...一些比较基础的规划问题(例如8王后问题)，只存在硬约束；有一些规划问题则存在超3层，甚至更多层次的约束。例如：硬约束，中间约束和软约束。
PrintStream 和标准输出流有关系 System.out;) PrintWriter:属于输出流 1)只能写数据(只能针对目的地文件进行操作),不能读数据(不能针对源文件进行操作) 2)可以针对文件直接进行操作...如果一个类中的构造方法里面有File对象或者String类型数据,这个类可以对文本文件直接操作 FileInputStream...autoflush);第二个参数如果是true 表示启动自动刷新功能 4)打印的方法:print(XXX x)/println(XXX xx) 构造方法 PrintWriter(File file) 使用指定文件创建不具有自动行刷新的新...//写数据 pw.println("hello");//本身自动换行并且向pw.txt文件打印内容 pw.flush(); //本身在构造的时候,就可以启动自动刷新
通过上述约束的描述，可以得知，其中两个硬约束是可以避免的，但软约束是不可避免的，因为你处理任务必须启动机台，一旦启动任意机台，都会产生成本。因此，软约束的要求是尽量小，而不是不违反，不是0....用OptaPlanner解决任务分配问题 通过OptaPanner寻找更佳分配方案，需要建立相关的类和模型，英语还可以的同学，可以直接上去它的使用说明中查看Cloud Balance示例，是一个非常好的示例...还有一个是score属性，它用于在规划过程中对各种约束的违反情况进行打分，因为本例中存在了硬约束与软约束。因此我们使用的Score为 HardSoftScore....奇怪了上文不是提到，它只需被注解为@PlanningVariable的吗？...对了，那就是约束规则（2硬1软的约束）如何在这些类的关系中体现呢？其实上面这些类关系是没办法表达这些业务约束的；如果需要表达这些约束，还需要创建一些用于计分数的类，用于对每个约束的违反情况进行记分。
以下为译文： 在规划方面，我们人类比机器（计算机）更强吗？或者说，自动规划技术能击败人类吗？我与一组软件工程师做了一个实验，结果如下。...这仅仅是一个只有一个约束条件的简单路线规划问题，而在现实世界中，还需要将其它的约束条件考虑进行，例如车辆的运量，现实公路网络限制及一些个性化的业务约束。这些约束将会形成一个更为复杂的问题。...通过使用自动规划引擎，例如OptaPlanner, 我们可以在更短的时候内击败人类，可以处理更多的约束和更大的数据值（即处理更多城市的TSP问题）。...这是否意味着我们的规划工作，可以摆脱规划人员而自动进行？ 我们还需要规划人员吗？ 我们仍然需要人工规划，需要规划人员，但并不是用于寻找最优解，而是用来定义寻找什么解。...类似地，一个自动求解器(包括OptaPlanner）可以优化一个规划工作，但其前提是需要人们告诉它应该优化些什么东西。 在一个非凡的企业里，定义什么业务需要或想要优化，并非易事。
关于OptraPlanner的约束详细用法，可以参考官方资料： https://docs.optaplanner.org/7.41.0.Final/optaplanner-docs/html_single...对OptaPlanner有初步认识都清楚，我们使用OptaPlanner规划建模时，需要在模型中表达一系列约束，以描述各个业务实体的约束和规划的优化目标。...那么同样的约束要求，使用Constraint Stream应该如何实现呢？...类，返回一个Constraint数组，数组的元素就是已进行了评分和惩罚的各个约束对象。...上述功能希望可以帮大家理解并应用OptaPlanner的第四种评分方式。
背景简介 很多项目使用在JDK6升级到JDK7或者JDK8的过程中，会遇到一些问题。...、JDK7和JDK8在IDE中可以编译通过，但是使用打包工具，则编译不通过。...XDignore.symbol.file TestCtSymJdk6Pass.java jdk1.8/bin/javac -XDignore.symbol.file TestCtSymJdk6Pass.java 以上三条命令都可以正常执行...在使用javac命令进行编译代码时，默认使用该文件进行编译时class类的检查和链接，而不是使用rt.jar。 该文件保存了JDK建议使用的类描述信息。com.sun.*包和sun....比如JDK7中的com.sun.image.codec.jpeg.JPEGCodec类。 ? 解决方案 方案-1 【建议】 使用JDK开放的接口实现这部分功能。
有人说电源并联时容易反灌，导致一个电源模块电流流入第二个电源模块，只要加入防止倒灌的二极管就可以了。...俗称：旱的旱死，涝的涝死 或者：一核有难八核围观 可以改变R1R2的阻值，在其上产生分压，来抵消两个BUCK输出电压的差异，使得两个buck都工作。...但是在实际项目应用中，我还是不建议直接并联使用，最好选择支持放电均衡的电源模块并联，对于大部分通用电源，还是单用最好。
@Async可以和@Transactional结合使用吗?...前言 结论 原理 小结 ---- 前言 在编写Spring在多线程环境下如何确保事务一致性时,我突然联想到@Async注解，心里就在盘算着@Async注解能否和@Transactional注解一起使用呢...关于异步@Async + 事务@Transactional的结合使用问题分析【享学Spring MVC】文章后，才想着对该问题作出一个彻底的研究，也是帮助其他小伙伴解开心头之惑。...---- 结论 这里就不花费时间进行结论验证了，具体验证可以看下面这篇文章: 异步事务？...注解的实现原理都弄清楚，Spring在多线程环境下如何确保事务一致性文中都已经将相关原理关联的阅读资源给出，不清楚的可以去查看一番。
由于此用例具有硬约束和软约束， 可以使用HardSoftScore类来表示分数： 不能打破硬约束。例如：一个房间最多可以同时上一节课。 不应打破软约束。例如：教师更喜欢在相同的房间里教学。...可以通过实现EasyScoreCalculator类来计算分数： public class TimeTableEasyScoreCalculator implements EasyScoreCalculator...作为替代，可以实现一个ConstraintProvider类来执行增量分数计算： package org.acme.schooltimetabling.solver; import org.acme.schooltimetabling.domain.Lesson...Joiners.lessThan(Lesson::getId)) // ...对于每一对满足以上关联条件的课程，都使用一个硬约束权重来进行处罚（负分）...问题事实和规划实体属性 此外，OptaPlanner 还需要知道它可以更改哪些 Lesson 实例以及如何通过 TimeTableConstraintProvider 获取用于计算得分的 Timeslot
没错，它就是结合Drools（一个开源规则引擎）一起应用的(也可以单独使用)，Drools在这里的作用主要是用来作编写计分脚本，事实上完全可以抛开Drools，直接使用OptaPlanner自己的API...当然，当你需要一个独立的，具有良好扩展性的规划服务组件时，可以直接使用Optaplanner建立自己的规划服务器，通过Spring等框架，对外提供规划服务。 ...OptaPlanner是基于Apache Software License.协议的，你可以直接使用它作为商业用途。...并且它是使用纯Java编写的，最低功能要求下，只需安装一个JVM即可以使用Optapalnner了。...那么在固定的时间内，OptaPlanner引擎帮我们找到的最优方案，就是称作相对最优解了。大家来思考一下，相对最优解必然是可行解吗？
那么，约束求解器能否也使用人工智能的标签呢？...时至今日，神经网络算法已经可以进行人脸和声音识别，若与其它人工智能技术(例如：极小极大算法，译者注：一种博弈算法 )混合使用，这些程序甚至可以击败(象棋)世界冠军,听起来非常神奇。...人工智能的正确应用 神经网络并不是一种普适的人工智能算法, 也不是一种约束求解器或生产规则系统。就此而言，每一类算法，只能解决人工智能领域中的一些部分问题。...所有的算法都可以产生智能吗？ 尽管计算1234乘以5678的结果并不容易，但我们并不认为这个计算方法是一种人工智能。同理，那些排序算法也不是人工智能，为什么呢？ ...从历史上看，约束求解器（如Optaplanner)明显是运筹学的一个分支领域，同时也不能排除它属于其它领域（译 者注：约束求解器不仅仅属于运筹学领域）.我认为约束求解器也可以纳入人工智能领域，不仅仅是一些论文和书刊如是说
任务描述： 创建派生类时指定元类，用来控制和约束派生类的创建过程，对派生类中的成员进行一定的限制。...参考代码： 运行结果： 在创建派生类时如果指定了元类但派生类中的实现不符合元类要求，会抛出异常，下面代码在IDLE交互模式中演示了派生类定义不符合元类要求时创建失败的情况：
此外，通过简单地将全局注意力转换为窗口注意力，MOAT可以无缝应用于需要大分辨率输入的下游任务。...其次，要使用 Transformer Block 提取多尺度特征，可以将平均池（stride为2）应用于自注意力层之前的输入特征。然而，池化操作降低了自注意力的表示能力。...在MobileNetV3之后，还可以在深度卷积之后使用可选的SE模块（使用全局信息重新加权通道激活）。请注意，可以调整通道扩展比和深度卷积kernel大小以获得更好的性能。...其次，为了捕获全局信息，MBConv块可以使用 SE 模块，而Transformer Block则采用自注意力操作。...在早期阶段使用卷积可以提高Transformer模型的性能和训练收敛性。 MBConv 模块也是混合卷积Transformer模型中的有效构建模块。 提取多尺度主干特征有利于下游任务，如检测和分割。
，并在这个小程序的基础上对OptaPlanner中更多的概念，功能，及使用方法进行讲解。...在这个寻优过程中，OptaPlanner会使用到一些相关算法，例如启发式算法（例如First Fit）和延迟接受法（例如禁忌搜索），从而提高寻找相对最优解的效率和防止嵌入局部最优解，从而可以在固定的时间内...无论是使用正方向评分还是反方向评分（或称负方向评分），在OptaPlanner里都是可以实现的，只不过按我们日常的逻辑，在定义方案时，通常我们只会根据业务定义出一些规则，方案是需要守这些规则，当一个方案出现有违反规则时...硬约束、硬分数不就是为了给方案定性而设立的吗？何必还要记录它的扣分量，多此一举呢？ 如果这样想，就是一种不全面的想法了。...对于硬约束，除了上述讲到，当出现有可能确实需要使用不可行方案作为执行计划的情况外，在OptaPlanner进行规则的过程中，其实也起到非常大作用的。
在7000人面前，我们演示了一个实时调度程序，该程序可以实现对现场观众通过手机App的输入进行实时反应。...当我第一次向我和妻子展示这个程序时，引发了一个有趣的对话: "看，亲爱的，这是在主旨演讲上的示例程序，我们过去两周时间一直在努力（构建它）" "看起来像小游戏，那些是Mario和Luigi在到处跑吗？"..."注意，（这些是机器维修师）它演示了OptaPlanner是如何优化他们的行走时间，使他们可以花更多的时候在维修机械上。" "你打算就把这玩艺展示给7000多个商务客呀？"...通过上图可以看出，这些只是存在一些约束差别的相同问题。...如果想自己调度这个程序，可以从这里下载并根据readme的介绍进行调度。 End.
在7000人面前，我们演示了一个实时调度程序，该程序可以实现对现场观众通过手机App的输入进行实时反应。...当我第一次向我和妻子展示这个程序时，引发了一个有趣的对话: "看，亲爱的，这是在主旨演讲上的示例程序，我们过去两周时间一直在努力（构建它）" "看起来像小游戏，那些是Mario和Luigi在到处跑吗？"..."注意，（这些是机器维修师）它演示了OptaPlanner是如何优化他们的行走时间，使他们可以花更多的时候在维修机械上。" "你打算就把这玩艺展示给7000多个商务客呀？"...若只考虑最短路径一个约束，这就是一个TSP问题（旅行商问题）。...image.png 通过上图可以看出，这些只是存在一些约束差别的相同问题。
创建应用程序 创建SolverFactory 来为每个数据集构建Solver 加载数据集 使用Solver.solve()进行求解 输出数据集的解决方案 通常一个应用包含一个SolverFactory...import org.optaplanner.core.api.solver.Solver; import org.optaplanner.core.api.solver.SolverFactory;....withEntityClasses(Lesson.class) // 注册约束提供者类 ConstraintProvider...测试约束 可使用ConstraintVerifier对每一种约束条件进行单元测试 import org.junit.jupiter.api.Test; import org.optaplanner.test.api.score.stream.ConstraintVerifier...，入参：约束供应者实例，规划方案类，规划实体类 ConstraintVerifier constraintVerifier
没错，它就是结合Drools（一个开源规则引擎）一起应用的(也可以单独使用)，Drools在这里的作用主要是用来作编写计分脚本，事实上完全可以抛开Drools，直接使用Optaplanner自己的API...当然，当你需要一个独立的，具有良好扩展性的规划服务组件时，可以直接使用Optaplanner建立自己的规划服务器，通过Spring等框架，对外提供规划服务。 ...Optaplanner是基于Apache Software License.协议的，你可以直接使用它作为商业用途。...并且它是使用纯Java编写的，最低功能要求下，只需安装一个JVM即可以使用Optapalnner了。...那以在我们固定的时间内，Optaplanner引擎帮我们找到的最优方案，就是称作相对最优解了。大家来思考一下，相对最优解必然是可行解吗？
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