1.列出约束条件及目标函数 2.画出约束条件所表示的可行域 3.在可行域内求目标函数的最优解及最优值 1.2 主函数介绍 1.2.1 LpProblem类 LpProblem(name='NoName'...name指定所有变量的前缀, index是列表，其中的元素会被用来构成变量名，后面三个参数和LbVariable中的一样。...除了表格中的限制条件外，还要求： 电视广告至少投放20次(包括日间和夜间)； 触达用户数(曝光量)不少于10万； 电视广告投入费用不超过3万元； 现在公司总共给到4万的营销费用，要求咨询量能最大化...prob.status]) # 得到最优值时，各决策变量的取值，如果没有找到最优值，则输出None for v in prob.variables(): print(v.name, "=",...2, 0]] b = [8, 6] #确定最大化最小化问题，最大化只要把Min改成Max即可 m = pulp.LpProblem(sense=pulp.LpMinimize) #定义三个变量放到列表中
启发式算法（Heuristic Algorithm）是一种基于直观或经验的构造的算法，对具体的优化问题能在可接受的计算成本（计算时间、占用空间等）内，给出一个近似最优解，这个近似解与真实最优解的偏离程度一般不能被预计...一个精心设计的启发式算法，通常能在较短时间内得到问题的近似最优解，对于 NP 问题也可以在多项式时间内得到一个较优解。 启发式算法不是一种确切的算法，而是提供了一个寻找最优解的框架。...其中 Metropolis 准则是 SA 算法收敛于全局最优解的关键所在，当搜索到不好的解，Metropolis 准则会以一定概率接受这个不好的解，使算法具备跳出局部最优的能力。...初始温度高，则搜索到全局最优解的可能性大，但因此要花费大量的计算时间；反之，则可节约计算时间，但全局搜索性能可能受到影响。...当利用交叉和变异产生子代时，很可能在某个中间步骤丢失得到的最优解，在每次产生子代时，首先把当前最优解复制到子代中，防止进化过程中产生的最优解被交叉和变异破坏，这就是精英主义的思想。
导读 相信很多IT从业者程序员都或多或少的存在一些强迫症属性，可能的表现包括：对软件安装的位置选择、代码编写的变量命名规范、文件归档分类等，有时候不能按照自己的预期进行配置总会暗自不爽——我个人是有这种感觉的...开发环境的最优解。...于是，一边厌恶于Anaconda的臃肿和繁杂，另一边又似乎存在对conda管理虚拟环境的刚需——二者结合，似乎Miniconda便顺其自然成了最优解！尝试一番，体验果真不错！...，还支持C++、R等其他类型库的安装（这也是为什么conda可以直接解决windows下的gcc依赖问题） 安装包来源：pip安装的第三方库来源于pypi.org，而conda安装的第三方库来源于conda...如果某些过于前沿的第三方库用conda找不到时（conda支持的python第三方库数量少于pip），当然也是可以使用pip install的。
相邻房子不能同时偷，求在此约束下，偷n个房子获益的最大值。...，如果想成前一个房子一定要偷，这就表示偷房子的序列为间隔性的能偷的最大钱数，这是不一定的，比如：3,2,2,3，最大收益为6，中间隔了两个房子！）...分别比较下这两种决策下的最大能偷的钱数： 1）偷 i，能获得收益为： maxval = num[i] + premax，其中 premax 表示前一个房子没偷能拿到的最大钱数； 2）不偷 i，能获得最大收益为...i，所以需要用一个临时变量存储起来，供下一个时步用） 可以看到这两种情况相互耦合 1）的premax实际上是上一时步 2）的premax 2）的maxval实际上是上一时步 1）的maxval 最后一步...，遍历结束后，取 maxval和premax的最大值 3 代码 python代码，代码很简单，就几行，但是里面暗含的意义都非常大。
既然我们选择了状态机，那么要穷举的对象就是是状态，穷举状态的一种框架就是下边的模式: for 状态1 in 状态1的所有取值 for 状态2 in 状态2的所有取值 for .....，可以看成是我们把买入的资金又以不同的价格卖了出去，此时我们的总资金才真的增加了钱数，对于我们的总资金来说才算真正的盈利了。...选择buyl ) 解释：今天持有股票有两种情况 昨天持有股票，今天没有操作，所以今天持有股票 昨天没有持有，今天买入操作，所以今天持有股票 转移方程中的解释应该很清楚了...那么状态转移方程中，我们每次卖出的时候，把手续费减掉就可以了，如下： dp[i][0] = max(dp[i-1][0],dp[i-1][1]+prices[i]); dp[i][1] = max(dp...常见的消息中间件有哪些？你们是怎么进行技术选型的？ 你懂RocketMQ 的架构原理吗？ 聊一聊RocketMQ的注册中心NameServer Broker的主从架构是怎么实现的？
大家好，今天分享的议题主要包括几大内容： 带大家回顾一下大数据在国内的发展，从传统数仓到当前数据中台的演进过程； 我个人认为数据中台的核心组成，以及一些技术选型参考； 数据研发是数据中台很重要的一环，会分享一些我们在数据研发方面的实践...大家知道共享复用是中台建设中很关键的一个词，这也是为什么我们很多数据中台下面会包括共享数据组，公共数据组等。...数据中台是2015年阿里提出来的双中台的概念其中的一个重要组成，阿里作为先驱者，提供了数据中台架构、以及非常多的建设思路供大家参考。...以上是数据中台的核心部分，数据中台的组成也可以更加丰富，比如包括：数据资产平台、算法平台等等。 ?...在数据中台的建设中一定不要忽视的是与业务的衔接，因为数据来源于业务并最终应用于业务，在数据中台的建设中需要有一系列的流程制度明确与业务的充分衔接，以保障数据源&数据产出的质量。
本文作为补充文章，对更复杂的题目进行解答，如果还没有阅读上篇文章，希望小伙伴们先去看一下上篇文章：详解股票买卖算法的最优解(一)，有助于理解。...同时还要处理特殊情况的特殊值。 最后求的利润最大值就保存在 dp[n-1][0][0]、dp[n-1][1][0]、dp[n-1][2][0]中，我们求出这几个值的max再返回就可以了。...总结 好了，关于股票买卖算法的最优解系列就告一段落。 这类题型的解题思路就是引入了状态转移方程的概念，现在我们一起弄懂了这种解题思路，是不是还有一点小成就感呢。...常见的消息中间件有哪些？你们是怎么进行技术选型的？ 你懂RocketMQ 的架构原理吗？ 聊一聊RocketMQ的注册中心NameServer Broker的主从架构是怎么实现的？...算法专辑： 和同事谈谈Flood Fill 算法 详解股票买卖算法的最优解(一)
据了解，一个货品从发件人处送到收件人手中，每个环节的数据信息都会被精准记录，通过件量预测、分仓管理、路线规划和分析，可以针对网点选址、快递员的排班、车辆的分配调度、货运飞机航线规划等等，给出“最优解”。...但值得注意的是，这个“最优解”是处于不断变化中的。尤其是在受到不确定因素不断干扰的市场环境下，更多突发的状况需要被纳入其中进行考量。比如，一旦某城市进入停摆，物流仓储和配送如何才能继续有序运行？...数智大脑》，由顺丰科技大数据总监林国强，对话极客邦科技创始人兼 CEO 霍太稳（Kevin），和 InfoQ 极客传媒数字化主编高玉娴，一起探讨顺丰是如何在变幻莫测的市场环境中，寻找物流供应链“最优解”...1 通过仿真模拟寻找“最优解”，应对各种突发 问：由于经济和疫情不确定性，全球供应链正在向安全和容灾方向发展，这对供应链各环节提出哪些新需求？...并且，这个过程中，如果发生任何异常，比如天气、机器故障等等，我们会通过数字仿真平台进行计划预测，找到其中的最优解，然后反向指导物理世界的流程执行和策略调整。
相当于： int i=0; //用于接收index数组中的某一个对象 for(int j = 0; j<index.length; j++){ i = index[j]; } 从哈希表的思路拓展，...数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字重复了， * 也不知道每个数字重复了几次。请找出数组中任意一个重复的数字。...例如，如果输入长度为7的数组{2, 3, 1, 0, 2, 5, 3}， * 那么对应的输出是重复的数字2或者3。...OfferDemo03(); f.test1(); f.test2(); f.test3(); f.test4(); } } 测试用例 1.数组中带一个或多个重复数字...2.数组中不包含重复的数字 3.无效输入测试用例（空数组，数组数字越界等） ?
相邻房子不能同时偷，求在此约束下，偷n个房子获益的最大值。 02 分析 动态规划|相邻约束下的最优解 以上这个链接给出的是一个：最后一个房子不与第一个挨着，的解决方案，分析思路，代码都有。...那么，这个相对复杂点的问题与上面简单的这个区别是什么？...房子1如果没偷，偷的序列切分为：2->3 切分为这两种情况后，每种情况就可以套用第一个(非圆形)问题的解决思路了。...03 实现 动态规划|相邻约束下的最优解 House Robber I 代码： def rob(self, nums): premax, maxval = 0,0...maxval = val + premax premax = max(premax,tmp) return max(premax,maxval) 以上，决策最优化简单应用
，只能等用户手机上的微信崩溃之后，再利用类似时光倒流的回溯行为，看看上次软件崩溃的最后一瞬间，用户收到或者发出了什么消息，再用这些消息中的文字去尝试复现发生过的崩溃，最终试出有问题的字符，然后针对性解决...我们来想象一下实际场景： 如果用户的微信现在处于一个对话界面中，这时候来了一条新的消息，这条消息里可能会包含微信处理不了的字符，导致微信的崩溃。...这也会给它带来一些性能优势，不过这个优势并不算太核心，因为 SharedPreferences 虽然是全量更新的模式，但只要把保存的数据用合适的逻辑拆分到多个不同的文件里，全量更新并不会对性能造成太大的拖累...所以如果你们公司的 App 是需要在多个进程里访问键值对数据，那么 MMKV 是你唯一的选择。 MMKV 劣势：丢数据 除了速度快和支持多进程这两个优势之外，MMKV 也有一个弱点：它会丢数据。...任何的操作系统、任何的软件，在往磁盘写数据的过程中如果发生了意外——例如程序崩溃，或者断电关机——磁盘里的文件就会以这种写了一半的、不完整的形式被保留。写了一半的数据怎么用啊？
早在2014年的全国两会上，胡衡华就提交了关于大力发展新能源汽车的建议，并且在其担任湖南省委常委、长沙市委书记期间，就提出过要把自动驾驶嵌入整个智慧城市的建设中，加强对现有场景的丰富和升级，加深人、车、...不仅平均每辆车价格由2018年8万多元提升至如今的10.5万元，增长了约2万元，增速达到20%左右，而且重庆汽车的软件实力正在进步，软件在重庆汽车成本比重中占5%-8%，目前全国的比重在10%以内。...回到重庆，2021年中国智能汽车技术展在重庆国际博览中心圆满落幕、i-VISTA这个具有国际领先水平的智能汽车和智慧交通应用示范工程及产品工程化公共服务平台，也是在国家工信局与重庆市政府支持下，共筹、共建的...与此同时，展会还将同期举办2022中国汽车科技创新大会。...这将吸引国内外行业领袖、主流车企和汽车产业链领域龙头精英，另一方面，还能对智慧汽车软件、汽车芯片、汽车用钢与轻量化材料、汽车用铝及铝制零部件、智能工厂与智能制造、新能源汽车及‘双碳’、智能网联与自动驾驶等多个关系到汽车产业未来发展趋势的内容进行深度探讨
热更新是指软件不通过运营商店的软件版本更新审核，直接通过应用自行下载的软件数据更新的行为。简单来说，就是在用户下载安装APP之后，打开App时遇到的即时更新。...热更新的工作原理就是动态下发代码，它可以使开发者在不发布新版本的情况下，修复 BUG 和发布功能，让开发者得以绕开苹果的审核机制，避免长时间的审核等待以及多次被拒造成的成本。...2017年6月，AppStore审核团队针对AppStore中“热更新”的App开发者发送邮件，要求移除所有相关的代码、框架或SDK，并重新提交审核，否则就会在AppStore中下架该软件。...技术作为业务的市场触达及活跃的保障手段，对于业务应用，尤其是高频引流及活跃的应用需要保持快速迭代更新。基于这个背景，可以说开发者们从未放弃探索及寻找热更新的最优技术解决方案。...2、方便多个小程序页面之间的数据共享和交互。
题目 在一个二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。...测试用例 1.要查找的数字在数组中 2.要查找的数字不在数组中 3.数组为空 4.数组不满足大小规则 5.数组每行长度不一致. /** * Created by wuyupku on 2019-04-...14 17:16 * * @Beijing CHINA */ // 题目：在一个二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按 // 照从上到下递增的顺序排序。...请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个 // 整数，判断数组中是否含有该整数。...请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个 // 整数，判断数组中是否含有该整数。
每一次打开“绿码”、每一次视频会议、每一次搜索点击……都离不开数据中心的处理计算。“计算”在日常生活中的无缝渗透，勾勒出了多彩的数字世界。 可当计算量越来越大，产生的功耗也随之增大。...根据开源证券研究所的统计结果，一个数据中心的能耗分布中，散热系统的占比高达40%。也就是说，数据中心每耗费一度电，只有一半用在了“计算”上，其他的则浪费在了散热、照明等方面。...液冷是各种散热方案中毋庸置疑的翘楚，却也要考虑到现实的考量。...03 戴尔科技给出的最优解 就像国家发改委等部委在年初启动的“东数西算”工程，目的是将东部的算力需求转移到西部，堪比“南水北调”的工程量。...，继而帮助客户低成本、自动化、智能化地应对各种能耗事件，找到适合自己的最优解。
像百度这样的头部玩家仍在刷新纪录，可很多主打语音控制产品还处于伪智能的阶段。 02 度家给出的最优解 并不难对这一市场现象给出合理的解释。...在智能语音市场高速增长，而语音控制的用户体验却有些掉队的局面下，度家的语音语义一体化方案可以说是当前的最优解。 03 万物皆可语音控制 百度智能云押注度家的野心也就不难理解。...按照国内当前的城镇化水平，智能音箱在城镇家庭中的渗透率业已超过20%，等同于智能手机在2012年前后的渗透程度，也就预示着语音交互的市场教育有了初步的基础。...在百度的战略谋划中，小度系列产品担纲了消费者教育的角色，小度的屡屡破圈就是最直接的写照。...智能制造、城市管理等场景中…… 携AI进场的百度智能云，正进一步释放了物联网底层能量。
但是试了好多方法，也参考了网上的很多做法，隐藏安卓底部导航栏之后 弹出dialog或者popupwindow后，导航栏会再次显示出来,虽然可以设置在dialog的onStart中再次隐藏导航栏,但是会出现一个导航栏显示出来又马上隐藏掉的一个效果...经过一连串的尝试摸索，找到了个目前认为是见到过的最优解的方法。 如果谁有更好更简单的实现，欢迎留言，共同学习学习。...在Activity中隐藏状态栏，要在setContentView(R.layout.activity_main)之前调用。 而Dialog中，需要在dialog.show(）方法之后去调用。...在Activity中，虽然在setContentView(R.layout.activity_main)之前调用隐藏状态栏的代码，但是一旦Activity跳转，就又出来了， 解决办法是在隐藏状态栏逻辑代码的下面...中， @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState
RegionCoverer 举例 RegionCoverer 主要是要找到一个能覆盖当前区域的近似最优解(为何不是最优解？)...由于这一点导致并不是满足 MaxCells 的最优解。...这个问题就是一个近视最优解的问题。如果想最精确，方案当然是边缘部分全部都用 MaxLevel 去铺（Level 越大，格子越小）这样就最精确。...上图中每个关键实现都分析过了，哪个节点还不明白的同学可以回过头往上再翻一翻。 这个近似算法并不是最优算法，但是在实践中效果还不错。...Google S2 中的四叉树求 LCA 最近公共祖先 神奇的德布鲁因序列 四叉树上如何求希尔伯特曲线的邻居 ？ Google S2 是如何解决空间覆盖最优解问题的?
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