编译 | 陈彩娴 近日，DeepMind 与 Google Research 团队共同发布了一项工作，用神经网络与机器学习方法来解决混合整数规划（MIP）问题！ 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2012.13349.pdf 在解决现实中遇到的大规模混合整数规划（Mixed Integer Programming, MIP）实例时，MIP 求解器要借助一系列复杂的、经过数十年研究而开发的启发式算法，而机器学习可以使用数据中实例之间的共享结构，从数据中自动构建更好的启发式算法。 在这篇工
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 混合整数规划（MIP）是一类 NP 困难问题，来自 DeepMind、谷歌的一项研究表明，用神经网络与机器学习方法可以解决混合整数规划问题。 混合整数规划（Mixed Integer Program, MIP）是一类 NP 困难问题，旨在最小化受限于线性约束的线性目标，其中部分或所有变量被约束为整数值。混合整数规划的形式如下： MIP 已经在产能规划、资源分配和装箱等一系列问题中得到广泛应用。人们在研究和工程上的大量努力也研发出了 SCIP、CPLEX、Gurobi 和 X
COPT5.0：整数规划离CPLEX还有多远？ 前言 作为一个长期致力于运筹优化领域研究的团队，我对国产的运筹优化求解器软件的发展非常关注。最近，得知杉数科技即将发布新版的杉数求解器COPT 5.0，我第一时间联系了葛冬冬教授，提前拿到了最新版本。 我最关注的是混合整数规划（MIP）求解器的性能。由于MIP求解器开发难度远远高于线性等其它模块，其应用领域也远多于其它场景，MIP求解器的性能也一直是评估优化求解器的“金标准”。记得世纪初，名声最大的是被IBM收购的CPLEX，其MIP求解性能在工业领域长期一
今天的任务是去给山顶的人家化斋，在爬山算法的帮助下，终于顺利爬到了最高点！阿弥陀佛~~⬇⬇⬇
BOSS最近强迫小编学Tabu Search(TS) 听到这么高大上的词语后 当然是 ...... 一脸懵逼 开始各种Google、度娘 搜索中却无奈发现 百科给的知识太零散 Paper中的介绍又太学
CPLEX 是IBM公司的一个优化引擎。软件IBM ILOG CPLEX Optimization Studio中自带该优化引擎。该软件具有执行速度快、其自带的语言简单易懂、并且与众多优化软件及语言兼容（与C++，JAVA，EXCEL，Matlab等都有接口），因此在西方国家应用十分广泛。由于在中国还刚刚全面推广不久，因此应用还不是很广，但是发展空间很大。
GitHub 链接：https://github.com/martius-lab/blackbox-backprop
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！
前几天老板让测一下一些open source LP solver的稳定性。先看看本次上场的主角：
摘要：在2023年7月即将召开的机器学习领域知名国际会议ICML2023中，清华大学计算机系徐华老师团队以长文的形式发表了采用低维优化求解器求解高维/大规模优化问题的最新研究成果(论文标题“GNN&GBDT-Guided Fast Optimizing Framework for Large-scale Integer Programming”)。本项研究针对工业界对于大规模整数规划问题的高效求解需求，提出了基于图卷积神经网络和梯度提升决策树的三阶段优化求解框架，探索了仅使用小规模、免费、开源的优化求解器求解只有商用优化求解器才能解决的大规模优化问题的道路，在电力系统、物流配送、路径规划等诸多应用领域中均具有潜在的应用价值。
目前，在计算机这个学科中有两个非常重要方向：一个是离散优化的经典算法-图算法，例如SAT求解器、整数规划求解器；另一个是近几年崛起的深度学习，它使得数据驱动的特征提取以及端到端体系结构的灵活设计成为可能。
相比于各种各样的算法，用数学规划求解器求解一些模型可以说是非常简单而有效了。随着CLPEX、Gurobi等各种求解器的出现和求解性能的不断提升，它们在一定程度上已经成为了部分企业乃至学者的偏爱。
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。许多实际问题都可以用这种方法建模。例如，输入可以是电机的设计参数，输出可以是功耗，或者输入可以是业务选择，输出可以是获得的利润。
论文阅读笔记，个人理解，如有错误请指正，感激不尽！该文分类到Machine learning alongside optimization algorithms。
1、提升python性能工具psyco:python代码加速器 Psyco 是严格地在 Python 运行时进行操作的。也就是说，Python 源代码是通过 python 命令编译成字节码的，所用的方式和以前完全相同（除了为调用 Psyco 而添加的几个 import 语句和函数调用）。但是当 Python 解释器运行应用程序时，Psyco 会不时地检查，看是否能用一些专门的机器代码去替换常规的 Python 字节码操作。这种专门的编译和 Java 即时编译器所进行的操作非常类似（一般地说，至少是这样），并且是特定于体系结构的。到现在为止，Psyco 只可用于 i386 CPU 体系结构。Psyco 的妙处在于可以使用您一直在编写的 Python 代码（完全一样！），却可以让它运行得更快。 Psyco 是如何工作的
RISC-V指令集中有一类特殊寄存器CSRs(Control and Status Registers)，这类寄存器存储了CPU的相关信息，只有特定的控制状态寄存器指令 (csrrc、csrrs、csrrw、csrrci、csrrsi、csrrwi等)才能够读写CSRs。
先回顾下 FSR 1.0，FSR 1.0 推出于 2021 年七月，是 AMD 推出的空间域超分解决方案，高性能，易集成，比价友好的 MIT License，已经在很多游戏中被集成了。
http://blog.csdn.net/wangdingqiaoit/article/details/51457675
最近需要使用 Gurobi Optimizer 这个商业优化器进行做一个项目；下面对安装Gurobi的过程进行简要记录：
Python是一种开源的编程语言，可用于Web编程、数据科学、人工智能以及许多科学应用。学习Python可以让程序员专注于解决问题，而不是语法。由于Python相对较小，且拥有各式各样的工具，因此比Java和C++等语言更具优势，同时丰富的库赋予了Python完成各种伟大任务所需的能力。
12 月 10 日，第五届 Vue.js 开发者大会（VueConf 2022）由 Vue.js 官方通过在线直播的方式举办。Vue.js 作者尤雨溪发表了题为 《Vue 的进化历程》 的演讲，下面就来看看这场演讲的具体内容吧！
MIP（Mobile Instant Pages – 移动网页加速器），是一套应用于移动网页的开放性技术标准。通过提供 MIP-HTML 规范、MIP-JS 运行环境以及 MIP-Cache 页面缓存系统，实现移动网页加速。
Python 是一种开源编程语言，用于 Web 编程、数据科学、人工智能和许多科学应用。学习 Python 使程序员能够专注于解决问题，而不是专注于语法，其丰富的库赋予它完成伟大任务所需的力量。
使用谷歌OR-工具的数学优化指南 图片由作者提供，表情符号由 OpenMoji(CC BY-SA 4.0) 线性编程是一种优化具有多个变量和约束条件的任何问题的技术。这是一个简单但强大的工具，每个数据科学家都应该掌握。 想象一下，你是一个招募军队的战略家。你有 三种资源。食物、木材和黄金 三个单位：️剑客，弓箭手，和马兵。 骑士比弓箭手更强，而弓箭手又比剑客更强。下表提供了每个单位的成本和力量。 图片由作者提供 现在我们有1200食物，800木材，600黄金。考虑到这些资源，我们应该如何最大化我们的军队
在静态绑定中，绑定可以在运行时或编译时解析。所有static，final和private方法的绑定过程都在编译时完成。
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与：杜伟、楚航、罗若天 本周重要论文包括 CMU 华人博士后撰写的关于 NLP 新范式 Prompt 的综述文章；DeepMind 利用神经网络求解混合整数规划（MIP）的研究。 目录： Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing FPGA-Based Hardware Acce
原题目如下： 机器学习应该准备哪些数学预备知识？ 数据分析师，工作中经常使用机器学习模型，但是以调库为主。 自己一直也在研究算法，也裸写过一些经典的算法。 最近在看PRML这类书籍，感觉有点吃劲，主要
我们介绍了Multi-Robot Connected Fermat Spiral（MCFS），这是一个新颖的算法框架，用于多机器人覆盖路径规划（MCPP），首次将来自计算机图形界的连通费马螺旋线（Connected Fermat Spiral，CFS）适应到多机器人协调中。
在分布式系统中，应用通常包含业务逻辑、非功能性需求（NFR）和中间件依赖（三方依赖）。在应用程序中，只有业务逻辑才承载具体的业务价值，NFR 和三方依赖是必要的非增值活动，不直接产生业务价值，但是非增值活动耗费开发人员大量的时间和精力，导致业务交付速度慢。
作者 | 陈彩娴、王晔 编辑 | 王晔 8月19日到26日，IJCAI 2021 在线上召开，昨天又公布了两大奖项，分别是 AIJ 杰出论文奖（AIJ Prominent Paper Award 2021）与 AIJ 经典论文奖（Classic AIJ Paper Award）！ AIJ 的全称为“Artificial Intelligence Journal”，即《人工智能期刊》，始建于 1970 年，是人工智能研究领域的顶级学术期刊，具有公认的权威性与知名性。 上个月，IJCAI 2021 在开幕前已颁
0x1.传统应用运维的弊端 * 部署非常慢成本非常高资源浪费 * 难于迁移和扩展可 * 能会被限定硬件厂商
作者：Jack Chih-Hsu Lin翻译：陈之炎校对：王紫岳 本文约4600字，建议阅读9分钟18个必须知道的PyTorch提速秘籍：工作原理和方法。 调整深度学习管道如同找到合适的齿轮组合（图片来源：Tim Mossholder） 为什么要阅读本博？ 深度学习模型的训练/推理过程涉及到多个步骤。在时间和资源受限的情况下，实验迭代速度越快，越能优化模型的预测性能。本博收集整理了些许能够最大限度提高内存效率以及最小化运行时间的PyTorch的技巧和秘籍。但为了更好地利用这些技巧，我们还需要了解它的工
apply()调用一个方法，其具有一个指定的this 值，以及作为一个数组（或类似于数组的参数）。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说SCIP | 数学规划求解器SCIP超详细的使用教程「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
LLVM的编译过程相当复杂，iOS代码运行需要经过：预处理、编译、汇编、链接四个关键阶段，具体的流程如下图：
如果你想用Python进行数据分析，那么Jupyter notebook是你必须要熟练掌握的工具之一，而Notebook也有很多省时好用的小技巧，本文将分享我在使用Notebook时习惯使用的一些操作！
在boss的吩咐下，小编在这几天恶补了Branch and Cut、Branch and Price、Lagrange Relaxation这三个算法（其中Branch and Cut、Branch and Price是精确算法，Lagrange Relaxation可以用于求下界），并拜读了西北工业大学薛力教授使用这些算法编写的求解TSP的教学代码。看完后感觉受益匪浅（怀疑人生），所以写成推文，在整理学习成果的同时，也希望对大家有所帮助。
小伙伴们大家好呀！继上次lp_solve规划求解器的推文出来以后，大家都期待着更多求解器的具体介绍和用法。小编哪敢偷懒，这不，赶在考试周之际，又在忙里偷闲中给大家送上一篇SCIP规划求解的推文教程。快一起来看看吧。
Python因其强大、灵活且易于使用等特性，而赢得了声誉。这些优点使其在各种各样的应用程序、工作流程和领域中得到了广泛应用。但是就语言的设计，也就是它天然的解释能力还有它的运行时的动态性而言，Python总是比C或C ++这样的机器本地语言慢一个数量级。
随着大数据与人工智能领域技术的发展和应用的普及，算法越发繁多复杂，需要处理的数据量也越发庞大，高性能计算能力就显得尤为重要。
在经典的面向对象语言（像 C++，Java 和 C#）中数据和方法被封装为 类 的概念：类包含它们两者，并且不能剥离。
前 言 一个号称目前最快的 Node.js 应用框架横空出世，高度专注于以最少开销和强大的插件架构为开发者提供最佳的体验。 作为开发者，让项目跑得更快一直是坚持不懈的追求。 一个号称是目前最快的 Node.js 应用框架横空出世 1 Fastify：Node.js 的 Web 框架 http://www.oschina.net/p/fastify ☞ 推荐理由：高度专注于以最少开销和强大的插件架构为开发者提供最佳的体验。Fastify 的 API 看上去非常简洁，称得上是支持 async/await 的
最早接触到with语句的时候，是初学python，对文件进行读写的时候，当时文件读写一般都是用open()函数来对文件进行读写，为了防止读写的过程中出现错误，也为了让代码更加的pythonic，会接触到with语句
Dapr 官方团队已于最近（2021.2.17）正式发布Dapr v1.0，Dapr已正式生产可用，可以部署到自托管环境或 Kubernetes 集群。对于绝大多数开发者来说，想必对Dapr只是有所耳闻，而具体是什么（What），可以解决什么样的问题（Why&How），有怎样的应用场景（Where），并不知悉。本文就尝试简要梳理下Dapr，并尝试回答以上问题。
AMP（Accelerated Mobile Pages – 加速移动页面）是 Google 推出的一种为静态内容构建 Web 页面，提供可靠和快速的渲染，加快移动页面加载的速度，提高用户的浏览体验。
本文实例讲述了Python使用type动态创建类操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
本文试图清晰地阐述 Kubernetes 策略管理的必要性以及在工作负载安全和自动化方面的作用。另外还会讲述 Kubernetes 策略的适用场景以及实现原理。
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