有好些时间没有写过关于OptaPlanner的东西了，其实近半年来，OptaPlanner还是推出了不少有用、好用的新特性。包括本文讲到的以Stream接口实现评分编程。关于OptraPlanner的约束详细用法，可以参考官方资料：
在前面一篇关于规划引擎OptaPlanner的文章里（OptaPlanner规划引擎的工作原理及简单示例(1)），老农介绍了应用OptaPlanner过程中需要掌握的一些基本概念，这些概念有助于后面的内容的理解，特别是关于将约束应用于业务规则上的理解。承上一文，在本篇中将会减少一些理论，而是偏向于实践，但过程中，借助实际的场景对一些相关的理论作一些更细致的说明，也是必要的。本文将会假设我们需要对一个车间，需要制定生产计划.我们为生产计划员们设计一套智能的、自动的计划系统；并通过OptaPlanner把这个自动计划系统开发出来。当然，里面的业务都是经过高度抽象形成的，去除了复杂的业务规则，仅保留可以体现规划引擎作用的一些业务需求。因此，这次我们只用一个简单的小程序即可以演绎一个自动计划系统，来呈现规划引擎OptaPlanner在自动计划上的魅力。
每个组织都面临规划问题：为产品或服务提供有限的受约束的资源（员工、资产、时间和金钱）。OptaPlanner用来优化这种规划，以实现用更少的资源来做更多的业务。 这被称为Constraint Satisfaction Programming（约束规划，这是运筹学学科的一部分）。
前几天在Python最强王者交流群【Chloe】问了一道Pandas处理的问题，如下图所示。
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在企业的规划、优化场景中，均需要开发规划类的项目，实现从各种可能方案中找出相对最优方案。如排班、生产计划（包括高层次的供应链优化，到细粒度的车间甚至机台作业指令）、车辆调度等。因为这类场景需要解决的问题，均可以归约为数学中的NP-C或NP-Hard问题。而解决此类问题，均需要通用的求解器才能实现。这类求解器也称规划引擎，通过它才能从天文数字的可能方案中，找出一个可行且相对优化的方案。
经过上面篇长篇大论的理论之后，在开始讲解Optaplanner相关基本概念及用法之前，我们先把他们提供的示例运行起来，好先让大家看看它是如何工作的。OptaPlanner的优点不仅仅是提供详细丰富的文档 ，还为各种应用场景提供丰富的示例，它的文档里都是以几个简单经典的例子来说名各种功能特征和深层次概念的，例如Solver, Phase及Move等，以下我们就先把这些示例运行起来，先看看整体的情况，下一往篇我们再把示例的源码导进Eclipse，拿一个简单经典的示例，讲解一下Optaplanner规划引擎工作时需要哪些要素，它是如何工作的。
在之前的文章中，已介绍过APS及规划的相关内容，并对Optaplanner相关的概念和一些使用示例进行过介绍，接下来的文章中，我会自己做一个规划小程序 - 一个关于把任务分配到不同的机台上进行作业的小程序，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。但在此之前，我需要先讲解一下OptaPlanner在进行规则运算的原理。所以，本文是讲述一些关于寻找最优解的过程中的原理性的内容，作为后续通过示例深入讲解的基础。但这些原理知识不会涉及过分深奥的数学算法，毕竟我们的目标不是写一个新的规划引擎出来，更不是要研究各种寻优算法；只是理解一些概念，用于理解OptaPlanner是依据什么找出一个相对优解的。以便在接下来的一系列文章中，可以快速无障碍地理解我所讲解的更细化的OptaPlanner功能。
之前的文章中，分别从APS，排产到规划引擎叙述了一些理论基础；并介绍了一些Optaplanner大概的情况；并一步步将Optaplanner的示例运行起来，将示例源码导进Eclipse分析了一下它的Hello world入门示例，从本篇开始，我们将分步学习它的一些概念及用法。
之前的文章中，分别从APS，排产到规划引擎叙述了一些理论基础；并介绍了一些OptaPlanner大概的情况；并一步步将OptaPlanner的示例运行起来，将示例源码导进Eclipse分析了一下它的Hello world入门示例，从本篇开始，我们将分步学习它的一些概念及用法。
爬取代表数据 import requests import re import time from lxml import html from selenium import webdriver r = requests.get(url='http://www.sohu.com/a/223885358_118392') # 最基本的GET请求 time.sleep(60) html = r.text 正则表达式提取需要的数据 content = re.findall(u'([\u2E80-\u9
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因为工作和其它原因，很长一段时间没有出新的、关于OptaPlanner的文章了，但工余时间并没有停止对该引擎的学习。与此同时Geoffrey大神带领的KIE项目团队并没有闲下来，尽管在工业可用性、易用性和使用门槛方面，OptaPlanner相对传统的求解器已经做得相当出色；特别是在规划过程交互、和各种操作接口方面，更是目前最为容易使用的规划求解器。
本文是对还是kaggle上一份黑色星期五消费数据的分析，主要是针对用户和商品信息的画像分析。
在此之前，针对APS写了一些理论性的文章；而对于OptaPlanner也写了一些介绍性质，几少量入门级的帮助初学者走近OptaPlanner。在此以后，老农将会按照OptaPlanner官方的用户手册的结构，按章节地对其进行翻译，并成型一系列的操作说明文章。在文章中，为了降低对原文的理解难度，有些地方我不会直接按原文档的字面翻译，而是有可能加入一些我自己的理解，或添一些解释性的内容。毕竟英语环境下的思维和语言表达方式，跟中文或多或少会有差别的，所以如果全部按字面翻译，内容就非常生硬，可读性差，解程难度较大。我认为应该在理解了作者原意的基础上，再进一步以中文方式的表达，才算是真的的本地化。记得老农还是少农时，学习开发技术，需要阅读一些外国书箱的翻译本时，印象最深的是候捷老师的书，尽管《深入浅出MFC》，砖头厚度的书，硬是被我翻散了线，MFC尽管真的晦涩难懂，但候老却能把Windows的消息机制及MFC中整个个宏体系，系统地通俗地描述出来，令读者不需要花费太多精力去理解猜测书中字面的意义，大大降低的VC++中MFC的学习门槛。但老农毕竟只是一个一线开发人员，不是专业的技术资料翻译人才，不可能有候老师的专业水平，因此，我也只可尽我所能把内容尽量描述得通俗一些，让读者尽量容易理解，花费更少的时间掌握这些知道要点。
前几天在Python最强王者交流群【黑科技·鼓包】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。
还有一些操作，orderby 和groupby 这些和sql语句的很像，也容易理解，不再多说，这里说一下去重,官方提供的去重方法Distinct()是针对所有列去重，但是很多时候，如果我们想针对某一列去重，应该怎么做呢
OptaPlanner创办人Geoffrey De Smet及其团队，在Red Hat 技术峰会上主题会场上，演示了一个通过OptaPlanner实现实时规划与调度的示例。Geoffrey及其团队专门为此分三篇博文描述了该程序。该程序及其相关博文是OptaPlanner在VRP领域极之经典之作。本系列也分三篇对博文进行翻译，以飨各位ORer, APSer和Planner.
本文原来只计划直接翻译OptaPlanner官网一篇关于SolverManager下实时规划的博文《Real-time planning meets SolverManager》，但在翻译过程中，发现该文仅从具体的技术细节上描述使用SolverManager及其相关接口实现在批量规划过程中的实时响应。因此，只能对具体使用OptaPlanner的开发人员有一定帮助，对于相关的业务分析和决策人员关注的适用场景，该文并未作深入描述；因而，未能从业务场景到工程实践的角度和过程，来描述批量规划与实时规划的实用意义。
本基于Python+scrapy+Echarts互联网职位画像分析系统，系统采用多层MVC软件架构，采用Python Django scrapy框架实现互联网职位的爬虫采集程序，数据分析程序以及数据可视化平台。系统爬虫端主要采用scrapy实时采集分析智联招聘、boss直聘等工作网站岗位数据，
Timeslot类表示教授课程的时间段，例如:星期一上午10：30-11：30或星期二13：30-14：30。为简单起见，所有时间段的持续时间相同，午餐或其他休息时间没有时间段。 时间段没有日期，因为高中的课程表每周都是一样的。 因此，无需进行连续规划（18.4）。
开篇：在上一篇中，我们了解了预定义委托与Lambda表达式等所谓的新语法，这一篇我们继续征程，看看标准查询运算符和LINQ。标准查询运算符是定义在System.Linq.Enumerable类中的50多个为IEnumerable<T>准备的扩展方法，而LINQ则是一种类似于SQL风格的查询表达式，它们可以大大方便我们的日常开发工作。因此，需要我们予以关注起来！
本文章译自OptaPlanner官网上，Geoffrey De Smit先生的博文，链接如下：How good are human planners? 以下为译文： 在规划方面，我们人类比机器（计算机
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用pandas利用df.groupby.agg() 做聚合运算时遇到一个问题：产生了列方向上的两级索引，且需要删除一级索引。具体代码如下：
Plotly是新一代的Python数据可视化开发库，它提供了完善的交互能力和灵活的绘制选项。本文将介绍新手如何安装plotly并编写第一个plotly绘图程序，以及使用plotly绘制常见的5种数据图表。
📷 环境介绍： python 3.6 pycharm 安装包 安装教程 使用教程 激活码 插件(翻译插件/汉化插件/主题) Jupyter Notebook 有疑问的同学，或者想要数据集、Python相关资料的可以加群：1039649593 找管理员领取资料和一对一解答 爬虫知识点 动态数据抓包演示 json数据解析 requests模块的使用 保存csv 爬虫代码实现过程 发送请求, 对于找到数据包发送请求 获取数据, 根据服务器给你返回的response数据来的 解析数据, 提取我们想要的内容数据
LPL(League of Legends Pro League)，中国大陆最高级别的英雄联盟职业比赛，是中国大陆赛区通往每年季中冠军赛和全球总决赛的唯一渠道。相信大部分小伙伴对LPL的参赛队伍都不陌生，那今天就来分析一下这些参赛队伍的数据。
其实本文不知道算不算一个知识点分享，过程很美妙，但结果很失败。我们在利用OptaPlanner的Real-Time planning(实时规则)功能，设计实时在线规划服务时，遇到一个属于OptaPlanner7.8.0.Final版本的Bug。在实现实时在线规划服务的过程中，我做过很多尝试。因为需要实时在线的服务，因此，需要设计多线程并发为外界请求提供响应，需要实现消息队列来管理并发请求的时序等问题。这些Java方面的并发处理，我们暂时不详述，这方面的牛的人太多了，我只是新手，站在别人的肩膀上实现的代码而已。在本文我着重介绍一下，我在尝试使用OptaPlanner的Real-Time Planning功能时遇到的问题，最终确认问题出自OptaPlanner引擎自身, 并通过JIRA向OptaPlanner 团队提交issue过程。 关于OptaPlanner的Real-time planning 先看看正常情况下，我们对OptaPlanner的应用场景。平时我们使用OptaPlanner时，不外乎以下几个， 构建Problem对象 + 构建Solver对象-> 启动引擎 -> 执行规划 -> 结束规划 -> 获得方案-> 获取结果方案,如下图。 这种应用模式下，引擎处于一个非实时状态，只是一个调用 -> 获取规划结果的简单交互过程。
导读：LPL(League of Legends Pro League)，中国大陆最高级别的英雄联盟职业比赛，是中国大陆赛区通往每年季中冠军赛和全球总决赛的唯一渠道。相信大部分小伙伴对LPL的参赛队伍都不陌生，那今天就来分析一下这些参赛队伍的数据。
电商、互联网、金融这三驾马车是对数据分析应用最为广泛的行业，同时也占据了就业市场上绝大多数的数据分析岗位，只因日常业务产生的海量数据蕴含着无尽的价值。 本次就通过电商角度，选取阿里天池项目中的淘宝App用户行为数据利用Python进行数据分析。
上一篇我们成功以把Opotaplanner规划引擎下载回来，并把它的示例运行起来，简单解析了一下它的Cloud balance示例。这一篇我们这些示例的源代码导入到Eclipse中，看看它在后台是怎么运行的。
Java8在2014年三月发布了。我们打算将Pondus的所有生产服务器升级到这一新版本。从那时起，我们将大部分代码库迁移到lambda表达式、数据流和新的日期API上。我们也会使用Nashorn来把我们的应用中运行时发生改变的部分变成动态脚本。
导读：本文爬取了豆瓣游戏网站上所有可见的游戏评分数据进行分析，全文包括以下几个部分：
对代码不感兴趣的可以直接跳过第一部分。此外，鉴于经常有读者问到代码，所以这一次除了后台回复“游戏”可以获取代码和数据文件外，也把全部用到的代码汇总到文章末尾，供参考。
相信不少小伙伴的 Lambda 使用的贼 666，今儿来看看 IDEA 在这方面的助力！ 1IDEA在手 天下我有
Java8除了lambda，最实用的特性是新的数据流API。集合操作在任何我见过的代码库中都随处可见。而且对于那些集合操作，数据流是提升代码可读性的好方法。
在单元测试中构造问题数据集，并发送到TimeTableController测试求解器。
*score(分数)*表示特定解决方案的质量，越高越好。OptaPlanner通过在可用时间寻找最高得分的解决方案的方式来寻找最优方案，它也可能是最佳方案。
思考一个问题？map算子并没有指定分区，但是却是还是4个分区？ 首先 map的数据来源于rdd1;rdd1指定了分区。
这些图表根据可视化目标的7个不同情景进行分组。 例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。 或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。
本文是在Optaplanner创始人 Geoffrey De Smet先生的一篇文章《Formula for measuring unfairness》的基础上进行翻译而成。因为其博文发表在Optaplanner的官网上，因此，其行文过程中存在一定的上下文默认情况，如果直译原文，将会大大降低其可读性。因此，本文是在原文的基础上添加一些本人修饰的表达而成。
在平时的金融数据处理中，模型构建中，经常会用到pandas的groupby。之前的一篇文章中也讲述过groupby的作用：
开源规划调度引擎 OptaPlanner 官网发布了一个 Java 11 GC 性能基准测试报告。
自从Java8在2014年三月发布，距离现在（2020年6月7号）快有6年了。我们打算将Pondus的所有生产服务器升级到这一新版本。从那时起，我们将大部分代码库迁移到lambda表达式、数据流和新的日期API上。我们也会使用Nashorn来把我们的应用中运行时发生改变的部分变成动态脚本。
你问我游戏重要还是女朋友重要？ 你是不是傻？游戏没了可以再下！ 要是女朋友没了……
Classifying email as spam or ham (NaiveBayes)
Java 17 已正式发布，新版本提供了不少新特性和功能增强。不过对于大多数项目而言，往往需要更改代码才能利用到这些新变化，但性能除外 —— 开发者只需要升级 JDK 版本，就能免费获得性能提升。
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