线性规划问题的基本内容 线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下,使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题. \[ \min z=\sum_{j=1}^{n} f_{j} x_{j} \] \[ \text { s.t. }\left\{\begin{array}{ll}{\sum_{j=1}^{n} a_{i j} x_{j} \leqslant b_{i}} & {(i=1,2, \cdots, m)} \\ {\sum_{j=1}^{n} a_{k j}^{\mathrm{eq}}…

整数线性规划问题的基本内容 整数线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下,使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题.其中自变量只能取整数.特别地,当自变量只能取0或者1时,称之为 0-1 整数规划问题. 当目标函数为最小值时,上述问题可以写成如下形式: \[ \min z=\mathbf{F}^{T}\mathbf{X} \] \[ \text { s.t. } \left\{\begin{array}{l} {\mathbf{A}\mathbf{X} \leqslant \mathbf{…

非线性规划问题的基本内容 非线性规划解决的是自变量在一定的非线性约束或线性约束组合条件下,使得非线性目标函数求得最大值或者最小值的问题. 当目标函数为最小值时,上述问题可以写成如下形式: \[ \min z={F(x)} \] \[ \text { s.t. } \left\{\begin{array}{l} {\mathbf{A}\mathbf{X} \leqslant \mathbf{B}} \\ {\mathbf{A}_{\mathrm{eq}} \mathbf{X}=\mathbf{B}…

最短路问题的基本内容 最短路问题研究的是,在一个点与点之间连接形成的网络图中,对应路径赋予一定的权重(可以理解为两点之间的距离),计算任意两点之间如何和走,路径最短的问题.在这里的距离可以理解成各种两点之间某种任务的开销. 网络图 模型调用 解决最短路问题,一般可采取 dijkstra 或者floyd 这两种模型,模型调用形式如下: [mydist,mypath]=mydijkstra(a,sb,db) % dijkstra模型 [mydist,mypath]=myfloyd(a,sb,db)…

function [best_solution,best_fit,iter] = mySa(solution,a,t0,tf,Markov) % 模拟退化算法 % ===== 输入 ======% % solution 初始解 % a 温度衰减系数 0.99 % t0 初始温度 120 % tf 最终温度 1 % Markov 马尔科夫链长度 10000 % ====== 输出 =====% % best_solution 最优解 % best_fit 最优解目标值 % iter 迭代次数 n…

指派问题的基本内容 一般来说指派问题解决的是如何将任务分配到人,使得任务完成的效益最大化(成本型效益则求最小值,利润型效益则求最大值).上述问题一个 0 - 1 整数规划问题. 问题围绕着任务和人展开,即存在着 m 个任务,以及 n 个人.每个人处理每个任务都会有对应的效益,将所有人的情况写在一起,就组成了一个 m*n 的效益矩阵. 当 m = n 时,即此时,任务数和人数相等,那么每个人都会处理一项任务,存在如下约束: 对于任务来说,每个任务必须分配一个人: 对于人来说,每个人必须分配一个任务…

MATLAB Coder可以从MATLAB代码生成独立的.可读性强.可移植的C/C++代码. 使用MATLAB Coder产生代码的3个步骤: 准备用于产生代码的MATLAB算法: 检查MATLAB代码的兼容性(有些matlab代码语句并不能生成c/c++代码): 产生最终使用的源代码或MEX. 利用MATLAB Coder生成c++代码,并在vs2013中验证: 一个简单的例子,两数相乘: 1.安装matlab2014a或者更新版本: 2.简单生成一个foo.m文件: function c =…

MATLAB Coder可以从MATLAB代码生成独立的.可读性强.可移植的C/C++代码. http://www.mathworks.cn/products/matlab-coder/ 使用MATLAB Coder产生代码的3个步骤:①准备用于产生代码的MATLAB算法:②检查MATLAB代码的兼容性(有些matlab代码语句并不能生成c/c++代码):③产生最终使用的源代码或MEX. 利用MATLAB Coder生成c++代码,并在vs2008中验证: 一个简单的例子,两数相乘: .安装ma…

多路复用I/O模型poll() 模型 代码实现 poll()机制和select()机制是相似的,都是对多个描述符进行轮询的方式. 不同的是poll()没有描述符数目的限制. 是通过struct pollfd结构体,对每个描述符进行轮询的 struct pollfd fdarray { int fd;    /*文件描述符*/ short events; /*表示等待的事件*/ short revents;/*表示返回事件即实际发生的事件*/ }; 每一个pollfd结构体指定了一个被监视的文件描…

Winsock 的I/O操作: 1. 两种I/O模式 阻塞模式:执行I/O操作完成前会一直进行等待,不会将控制权交给程序.套接字 默认为阻塞模式.可以通过多线程技术进行处理. 非阻塞模式:执行I/O操作时,Winsock函数会返回并交出控制权.这种模式使用 起来比较复杂,因为函数在没有运行完成就进行返回,会不断地返回 WSAEWOULDBLOCK错误.但功能强大.为了解决这个问题,提出了进行I/O操作的一些I/O模型,下面介绍最常见的三种: Windows Socket五种I/O模型——代码全攻…

在使用MATLAB编译C/C++代码时,C/C++代码中要使用一个mexFunction函数,那么这个函数是如何定义,在编译时又是如何实现的呢?下面我将使用实例进行说明. 如一个简单的函数: double add(double x, double y) { return x + y; } mexFunction的定义为: void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]) { } 可以看到,me…

公共css代码 <style> .layui-upload-img { width: 90px; height: 90px; margin: 0; } .pic-more { width:100%; left; margin: 10px 0px 0px 0px;} .pic-more li { width:90px; float: left; margin-right: 5px;} .pic-more li .layui-input { display: initial; } .pic-mor…

CCJSON 是一款运行在macOS上 JSON 转模型代码工具,不再为复杂JSON数据写模型而烦恼,可识别嵌套模型,字典/数组,支持Swift/Objective-C,操作方便,极速转换.下载 效果展示 前往下载…

概述 基于模型的开发将省去繁琐的代码编写步骤,只需要拖动几个模块,就像搭积木一般,轻松搭建您自己的飞控算法.飞控开发人员可以将更多的精力放在算法本身,而不需要过多关注代码实现的细节,这样将大大加快开发的效率,减少在代码编写过程中产生的错误.同时,基于模型的开发具有优秀的代码复用性.也就是说,已经设计好的功能模块,只需要简单的复制粘贴,就能轻松地应用到其它任何地方,免去了代码移植过程的繁琐. 基于模型的开发另外一个强大的优势即在于"一次试验,多次仿真"的目的.结合Simulink强大的开…

"一切可以被控制的对象,都需要被数学量化" 这是笔者从事多年研发工作得出的道理,无论是车辆控制,机器人控制,飞机控制,还是无人机控制,所有和机械运动相关的控制,如果不能被很好的数学量化,那么将不会被很好的控制. 因为工作需要,笔者曾拜访过很多无人机研发公司,高校和研究所.发现大多数无人机研发公司的研发手段,相较于国外,还很初级.基本都是嵌入式开发居多,侧重于驱动的修改,飞行逻辑的修改.我认为这算不上是严格的无人机开发.因为大多数公司,都没有给被控对象(无人机),建立完整的数学模型.只是…

function &m($model_name, $params = array(), $is_new = false) { static $models = array(); $model_hash = md5($model_name . var_export($params, true)); if ($is_new || !isset($models[$model_hash])) { $model_file = ROOT_PATH . '/includes/models/' . $model…

今天看了Corotational模型的代码. 在Vega中,获得模型内力的方法是先构造一个ForceModel对象,再调用其对应方法. 对于Corotational模型,构造的流程为: 构造CorotationalLinearFEM  -> 构造CorotationalLinearFEMForceModel 获取内力时,调用顺序为: CorotationalLinearFEMForceModel::GetInternalForce -> CorotationalLinearFEM::Compu…

用Matlab来放音乐,和用单片机加蜂鸣器放音乐的原理都差不多,就是把连续的声音信号事先转换成用数字信号,然后用扬声器按照一定的节奏放出来.换句话说,演唱者是把声音经过麦克风转换成电信号,录音设备对这个电信号按照一定的时间间隔(采样频率)进行采样,得到一长串数字.如果采样的频率高,即单位时间采样的点数多,同样长度的一首歌,得到的这串数字也越长.数字的大小表示电压的高低,也就是录制时声音的大小.这串数字就是原始的音频信号. 链接里给出的那段Matlab代码的功能,就是模拟产生那串代表音频信号的数字…

模型构建 1.示例代码linear_regression_model.py #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -* import tensorflow as tf import numpy as np class linearRegressionModel: def __init__(self,x_dimen): self.x_dimen = x_dimen self._index_in_epoch = 0 self.constructModel() s…

1.学习单步的RNN:RNNCell.BasicRNNCell.BasicLSTMCell.LSTMCell.GRUCell (1)RNNCell 如果要学习TensorFlow中的RNN,第一站应该就是去了解“RNNCell”,它是TensorFlow中实现RNN的基本单元,每个RNNCell都有一个call方法,使用方式是:(output, next_state) = call(input, state). 借助图片来说可能更容易理解.假设我们有一个初始状态h0,还有输入x1,调用call(…

线性规划   线性规划的标准形式 \[\underset{x}{min}{\ c^Tx}\ s.t.\ Ax \leqslant b\]   例如,线性规划为: \[ \underset{x}{min}{\ c^Tx} \ s.t. \ Ax \geqslant b \]   其matlab标准形式为: \[ \underset{x}{min}{\ -c^Tx}\ s.t. -AX \leqslant -b \]   matlab指令为: [x,fval] = linprog(c,A,b,Aeq…

我们将生产者.消费者.库存.和调用线程的主函数分别写进四个类中,通过抢夺非线程安全的数据集合来直观的表达在进行生产消费者模型的过程中可能出现的问题与解决办法. 我们假设有一个生产者,两个消费者来共同抢夺库存里的资源,而生产者和消费者都以线程来实现. 库存对象只有是唯一的才会出现抢夺一个资源的可能,所以为了使库存对象是唯一的,我们可以使用两种方法实现,单例模式和通过生产者和消费者的构造函数参数来初始化. 本次举例使用的是构造函数的方法,但代码中也注释出了单例模式的写法与使用. 先创建一个简单的生产…

线性规划 线性规划函数 功能:求解线性规划问题 语法 x = linprog(f,A,b):求解问题 min fx,约束条件为 Ax <= b x = linprog(f,A,b,Aeq,beq):求解上面的问题,但增加等式约束,即 Aeqx = beq,若没有不等式存在,则令 A= [].b = [] x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub):定义设计变量 x 的下届 lb 和 上届 ub,使得 x 始终在该范围内,若没有等式约束,令 Aeq = [].beq = []…

@ 目录 前言 一.基本概念 二.matlab实现 1.常用函数 2.常见变形 参考书目 前言 线性规划是数学规划中的一个重要分支,常用于解决如何利用现有资源来安排生产,以取得最大经济效益的问题.本文将粗略地介绍线性规划,matlab实现和常见变形. 一.基本概念 一般线性规划问题地(数学)标准型为 \[max\quad z=\sum\limits_{j=1}^nc_jx_j, \\s.t \quad y= \begin{cases} \sum\limits_{j=1}^na_{ij}x_j=b…

其实写过多次网络链接.但是因为换了工作,又没电脑在身边,所以以前的代码都没办法翻出来用. 所以从今天起,一些常用的代码只好放到网上. 公司有一个局域网的游戏.本来想用u3d的rpc就可以完成.但是后来说要传语音.于是只有写一个tcp. 目前完成的模块大的说就两块,网络和消息分发. 服务器有玩家池的管理. 网络部分没有想得很详细.因为是局域网,所以也不存在多大开销.如果有需要上千的需求,可能还要优化下代码结构以及锁. 有缘之人自取. 无论你干什么,我都没任何要求.唯一的要求,如果你发现有bug,或…

epoll模型 int epoll_create(int maxevent) //创建一个epoll的句柄 然后maxevent表示监听的数目的大小int epoll_ctl(int epollfd,int op,int fd,struct epoll_event *event) //epoll的事件注册函数/*epollfd 为epoll_create()的返回值op 表示为相应的操作fd 为套接字*event 表示监听什么事件*/OP 有EPOLL_CTL_ADD:注册新的fd到epfd中:…

多路复用I/O:  socket编程之select(),poll(),epoll() 代码: client.c #include <stdio.h> #include <sys/types.h> #include <sys/stat.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <errno.h> #include <netinet/in.h> #include &…

今天调出了用VS环境结合OpenGL glut工具包进行显示STL模型的模块,进行了渲染.效果: 如下,后期会进行进一步优化,先贴上: #ifndef DATA_H #define DATA_H struct Point { float x; float y; float z; }; struct TriAngle { Point vertex[3]; Point NormDir; }; #endif // DATA_H #include "stdafx.h" #include &qu…

背景: 不知道大家有没有这样的烦恼:在使用Tensorflow搭建好模型调试的过程中,经常会碰到一些问题,当时花了不少时间把这个问题解决了,一段时间后,又出现了同样的问题,却怎么也不记得之前是怎么解决的,结果又得再来一遍. 为了不让这样的情况再次发生,特在此记录下来,以备后查. 正文: 问题列表如下: 问题1: Did you mean to set reuse=True or reuse =tf.AUTO_REUSE in Varscope? 解决方法: 增加一行:tf.get_variabl…

代码函数详解 tf.random.truncated_normal()函数 tf.truncated_normal函数随机生成正态分布的数据,生成的数据是截断的正态分布,截断的标准是2倍的stddev. zip()函数 zip() 函数用于将可迭代对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的对象.如果各个可迭代对象的元素个数不一致,则返回的对象长度与最短的可迭代对象相同.利用 * 号操作符,与zip相反,进行解压. import tensorflow as tf i…