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！
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!!!
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。
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
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
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。
作者 | Steve Yegge 译者 | Joe Chen, Yaohui Wang 编辑 | Tina Steve Yegge 的职业生涯从 1992 年开始，曾先后任职于亚马逊、谷歌、Grab 等企业。他因写有关编程语言、生产力和软件文化的技术博客而受到广泛关注，一些程序员——包括 Python Web Development with Django 的合著者 Paul Bissex——将 Steve 的博客描述为“必读”。 其中关于招聘和面试的一系列帖子，因为辛辣调侃和特别的文风，尤其受到
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。
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。
引言 SCIP(Structure and Interpretation of Computer Programs)[1]是MIT自1984年起的编程入门教程，尽管最近他们用Python的课程取代了Lisp语言，但是随着工业界越来越多的应用函数编程语言，如Clojure、Scala、Racket，以及软件开发使用并发的趋势(见文章[2]），重读SCIP是很有意义的。 SCIP分五章：构造过程抽象，构造数据抽象，模块化、对象和状态（涉及并发），源语言抽象，寄存器机器里的计算（编译器如何工作） 环境 OS
蔡少伟清晰地记得，2011年夏天他去美国密歇根大学安娜堡分校参加 SAT 会议时，一眼望去，全场只有他一个中国人。
----ICLR、NIPS和ICML是人工智能领域的三个顶级学术会议，以下是它们的介绍：
基于已有的Docker容器镜像，去创建一个本地的镜像，有两种方法：一种是在之前的博客中提到过的，使用docker commit的方案，也就是先进去基础系统镜像内部完成所需的修改，然后commit到一个新的容器内部;还有另外一种也非常常用的方法，就是写一个Dockerfile，在本文中会作简单介绍。
前段时间，关于TSMC和Nvidia、Broadcom合作开发硅光技术的新闻引起了大家的广泛关注。巨头们的强强联合，必定会对硅光产业带来深远的影响。Broadcom是目前仅有的几家发布CPO产品的公司，这篇笔记主要介绍下其CPO技术上的进展与细节。
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。
1．统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行分析与预测的一门学科。统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。 2．统计学习方法三要素——模型、策略、算法，对理解统计学习方法起到提纲挈领的作用。 3．本书主要讨论监督学习，监督学习可以概括如下：从给定有限的训练数据出发， 假设数据是独立同分布的，而且假设模型属于某个假设空间，应用某一评价准则，从假设空间中选取一个最优的模型，使它对已给训练数据及未知测试数据在给定评价标准意义下有最准确的预测。 4．统计学习中，进行模型选择或者说提高学习的泛化能力是一个重要问题。如果只考虑减少训练误差，就可能产生过拟合现象。模型选择的方法有正则化与交叉验证。学习方法泛化能力的分析是统计学习理论研究的重要课题。 5．分类问题、标注问题和回归问题都是监督学习的重要问题。本书中介绍的统计学习方法包括感知机、近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场。这些方法是主要的分类、标注以及回归方法。它们又可以归类为生成方法与判别方法。
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
本文是《Rust in action》学习总结系列的第四部分，更多内容请看已发布文章：
又到了保留节目时间 超话#腾讯员工平均月薪# 2022年最新数据为85473元 相对于2020年同期数据涨幅喜人 平均月薪7万8，腾讯网工都在忙点啥 📷 多收了三五斗 那腾讯网工又干了点啥 还真别说，最近企鹅又放一大招 联合业内各方势力推出首台CPO交换机 📷 众所周知 CPO用来解决 摩尔定律日渐失效的窘况 背后是AI和HPC等场景的巨大需求 📷 光学是解决 电学 IO 瓶颈的未来方向 “你是光，你是电，你是唯一的神话” 📷 前期分别介绍过 锐捷和新华三在硅光合封的尝试 锐捷Ragile推出业界第一台N
这样是非常常见的用法，包括很多类库都在这样做，但是如果哪天把字符串拼错了，就会直接返回false，所以说这个方法是不太合理的。
SAT是SAP提供的用来替代SE30的程序性能优化分析工具( runtime analysis)，功能比SE30更加强大，使用起来也很方便。它的初始屏幕如下图所示：
这里显示的数据是通过在800m²的网格单元内汇总当前USDA-NCSS的土壤调查数据（在没有SSURGO的地方用STATSGO回填）获得的。这种数据汇总技术导致地图可能与任何特定点的原始数据不一致，其目的是在全州范围内描述土壤属性的区域趋势。
传统的光模块是独立于交换芯片之外，通过铜缆或光纤与其他电子组件相连，这种方式在高速信号传输过程中容易产生较大的功耗和信号损耗。特别是，DCI等网络速率逐渐从400G发展到800G，甚至1.6T，不久的将来可达到3.2T，单个光模块的功耗也在增加。
长期无缝隙高分辨率空气污染物（LGHAP） 长期无缝隙高分辨率空气污染物浓度数据集（简称LGHAP）对环境管理和地球系统科学分析具有重要意义。在目前发布的LGHAP气溶胶数据集（LGHAP.v1）中，提供了长达21年（2000-2020年）的无间隙AOD、PM2.5和PM10网格，分辨率为1公里，覆盖中国陆地。您可以在这里阅读已接受的预印本https://essd.copernicus.org/preprints/essd-2021-404/essd-2021-404.pdf
SAP系统提供了许多性能调优的工具，在本篇博客中，我将介绍下最常用的三种工具也即SM50, ST05, SAT.
每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是正确研究数据的能力。彻底的探索性数据分析 (EDA， Exploratory Data Analysis) 是必要的，这是为了确保收集数据和执行分析的完整性。
用例是放在Excel中的，用xlrd来读取数据，写数据需要用到xluntils，先安装：
全球河流网络及相应的水资源区 河流网络和水资源区（WRZ）对于水资源的规划、利用、开发、保护和管理至关重要。目前，世界上的河网和水资源区大多是根据数字高程模型数据自动获得的，这些数据不够准确，尤其是在平原地区。此外，WRZ代码与河网不一致。作者提出了一系列方法，生成了分辨率较高、一致性较强的全球河网和相应的1-4级WRZ，该数据集为世界水资源的合理利用和社会可持续发展提供了重要依据和支持。您可以在这里阅读该论文全文
图灵奖得主Alan Kay在智源大会上曾经这样说：因为在深度学习带来人工智能的一波热潮下，很多人被误导，认为人工智能就等于机器学习。而事实上，机器学习只是整个智能研究中的子领域。
在 Spring 中，@Async 标注的方法，在执行的时候，是异步运行的，它运行在独立的线程中，程序不会被该方法所阻塞。
LANDFIRE (LF)，即 "地貌火灾和资源管理规划工具"，是美国农业部森林服务局、美国内政部地质调查局和大自然保护协会的野地火灾管理项目之间的共享项目。前言 – 人工智能教程
公众号的名字还是简单易懂，一看起来就知道是干嘛的，虽然CodeNone不错，但其实是模仿一个公众号的前辈，而且英文总是有点不舒服。为了更加的「自己」一点，特改名为
TF-IDF算法代码示例 0.引入依赖 import numpy as np # 数值计算、矩阵运算、向量运算 import pandas as pd # 数值分析、科学计算 1.定义数据和预处理 # 定义文档 docA = 'The cat sat on my bed' docB = 'The dog sat on my knees' # 切割文档 bowA = docA.split(' ') bowB = docB.split(' ') # bowA # ['The', 'cat', 'sat', '
SimpleDateFormat继承了DateFormat，DateFormat内部有一个Calendar对象的引用，主要用来存储和SimpleDateFormat相关的日期信息。
加拿大全国烧毁面积综合数据 (NBAC)¶ 全国烧毁面积综合数据 (NBAC) 是一个地理信息系统数据库和系统，用于计算自 1986 年以来每年全国范围内烧毁的森林面积。这些数据用于帮助估算加拿大的碳排放量。烧毁面积是通过评估一系列可用数据源确定的，这些数据源使用不同的技术绘制任何特定火灾的地图。该系统为每个烧毁地区选择最佳可用数据源，并建立一个全国综合图。
现有一个由N个布尔值组成的序列A，给出一些限制关系，比如A[x]AND A[y]=0、A[x] OR A[y] OR A[z]=1等，要确定A[0..N-1]的值，使得其满足所有限制关系。这个称为SAT问题，特别的，若每种限制关系中最多只对两个元素进行限制，则称为2-SAT问题。
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你写了一个小程序，不过好久不用了，突然有一天，你想使用一下它。程序要想正确运行，需要将今天星期几存到数据库里。这个时候，你开始犯难了。
打开js文件我们可以看到相对应的字符串,通过如下内容我们可以看到枚举类型可以被编译成一个双向类型的映射
全球红树林观察 这项研究使用了日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）1996年至2020年11个历时的L波段合成孔径雷达（SAR）全球马赛克数据集，以开发全球红树林范围和变化的长期时间序列。该研究采用了地图到图像的方法来检测变化，其中基线地图（GMW v2.5）使用阈值处理和背景红树林变化掩码进行更新。这种方法适用于所有图像-日期对，在每个纪元产生10张地图，这些地图被汇总以产生全球红树林时间序列。由此产生的红树林范围地图的估计准确率为87.4%（95th conf.int.：86.2-88.6%），尽管单个增益和损失变化类别的准确率较低，分别为58.1%（52.4-63.9%）和60.6%（56.1-64.8 %）。
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