本文主要记录和分享学习到的知识,算不上原创. *参考文献见链接. 本文讲述的是求解MIP问题的启发式算法中的爬山算法 (Hill climbing). 目录 前言 Hill climbing 的过程 Hill climbing 的伪代码 Hill climbing 的不足 前言 爬山算法是以local search为核心框架的启发式算法中最简单的算法,当然,结果一般也不太好,因为爬山算法有一个很大的缺点:不能跳出局部解. 就像我们在local search那篇文中提到,以local search

background-position:value1 value2 value1和value2的值可以值绝对值也可以是百分数,大部分值都很好理解,但是50% 50%这两个值是如何计算的呢? 图片水平和垂直居中.与 background-position:center center;效果等同. 等同于x:{容器(container)的宽度—背景图片的宽度}*x百分比,超出的部分隐藏.等同于y:{容器(container)的高度—背景图片的高度}*y百分比,超出的部分隐藏. 例如: .contain

用SI9000如何计算微带线                一．几个概念: 阻抗的定义:在某一频率下,电子器件传输信号线中,相对某一参考层,其高频信号或电磁波在传播过程中所受的阻力称之为特性阻抗,它是电阻抗,电感抗,电容抗--的一个矢量总和. 阻抗匹配:是为了保证能量传输损耗最小,匹配就是上一级电路的内电阻要等于下一级电路的输入电阻.当电路实现阻抗匹配时,将获得最大的功率传输,反之,当电路阻抗失配时,不但得不到最大功率传输,还可能对电路产生损害. 目前常见阻抗分类:单端(线)阻抗.差分(动)阻抗

在<C程序设计伴侣>的8.7.3 向main()函数传递数据这一小节中,我们介绍了如何通过main()函数的参数,向程序传递两个数据并计算其和值的简单加法计算器add.exe.这个程序,好用是好用,就是太简单,还停留在幼儿园大班的水平,只能计算两位数的加法.我们现在基本都已经是大学生了,如果还是用这个简陋的加法计算器去向面试官展示我们的编程能力,肯定会遭到他们的笑话. 在看完<C程序设计伴侣>后,我们的编程能力已经今非昔比了.自然,我们也可以利用从这本书中学到的知识(函数,字符串处

如何计算IP地址及CIDR 一. IP地址概念 IP地址是一个32位的二进制数,它由网络ID和主机ID两部份组成,用来在网络中唯一的标识的一台计算机.网络ID用来标识计算机所处的网段:主 机ID用来标识计算机在网段中的位置.IP地址通常用4组3位十进制数表示,中间用“.”分隔.比如,192.168.0.1. 补充(IPv6):前面所讲的32位IP地址称之为IPv4,随着信息技术的发展,IPv4可用IP地址数目已经不能满足人们日常的需要,据权威机 构预测到2010年要充分应用信息技术,每个人至少需

如何计算IP地址及CIDR 一. IP地址概念 IP地址是一个32位的二进制数,它由网络ID和主机ID两部份组成,用来在网络中唯一的标识的一台计算机.网络ID用来标识计算机所处的网段:主 机ID用来标识计算机在网段中的位置.IP地址通常用4组3位十进制数表示,中间用“.”分隔.比如,192.168.0.1. 补充(IPv6):前面所讲的32位IP地址称之为IPv4,随着信息技术的发展,IPv4可用IP地址数目已经不能满足人们日常的需要,据权威机 构预测到2010年要充分应用信息技术,每个人至少需

PPI,英文全称:pixels per inch,即像素每英寸,也叫像素密度,它是描述在水平的和垂直的方向上,每英寸距离的图像包含的像素(pixel)数目.因此PPI数值越高,即代表显示屏能够以越高的密度显示图像.当然,显示的密度越高,拟真度就越高. PPI是图像分辨率的单位,图像ppi值越高,画面的细节就越丰富,因为单位面积的像素数量更多.PPI也叫图像的采样率(在图像中,每英寸所包含的像素数目). 第一次接触到PPI,还是看到iPhone4的参数才得知的,所以这里不得提及iPhone4的屏幕

AQI如何计算     具体要计算PM2.5空气质量指数(AQI),SENBE申贝技术人员向您介绍如何计算的公式.     比如当实测浓度小于等于0.035时,根据实测浓度×50/0.035计算.例如,当天监测结果为0.0175,则当天的AQI指数为50×0.0175/0.035=25.     当实测浓度处于0.035和0.075之间时,根据以下方法计算,例如,昨天PM2.5的实测结果为0.043,根据50+50×(0.043-0.035)/(0.075-0.035)=60,当天AQI为60.

关于SQL Server 2014中的基数估计,官方文档Optimizing Your Query Plans with the SQL Server 2014 Cardinality Estimator里有大量细节介绍,但是全部是英文,估计也没有几个人仔细阅读.那么SQL Server 2014中基数估计的预估行数到底是怎么计算的呢? 有哪一些规律呢?我们下面通过一些例子来初略了解一下,下面测试案例仅供参考,如有不足或肤浅的地方,敬请指教! 下面实验测试的环境主要为SQL Server 201

通常我们采集Redis的性能数据时,或者想要知道Redis当前的性能如何时,需要知道这个实例的QPS数据,那么这个QPS数据是如何计算的呢?我们都有哪些办法或者这个QPS ? QPS顾名思义就是每秒执行的指令数,猜想Redis里边肯定是有个计数器来对每次执行的命令进行一次累计操作,通过这个思路不难想到INFO stats 输出中有个 输出项:total_commands_processed ,相信大部分情况下我们都是通过两次获取这个值,然后取一个差值求平均得到的.那么除了这种办法外,还有其他办法

一次面试中,面试官要求用三种不同的Javascript方法进行一个数字数组的求和,当时思来想去只想到了使用循环这一种笨方法,因此面试比较失败,在这里总结了六种Javascript进行数组求和的方法,以便参考,也好让大家重温一下Javascript基础知识 需求 ,任意一个不知长度的纯数字数组(可以整数.小数或负数),求数组所有元素之和方法一当然是先想到使用最笨的暴力方法,循环求和法:(其实并不笨,毕竟循环是所有编程语言的一个重要方法,使用它并不丢脸)二话不说 上代码 var arr = [1,3

参考:莫烦. 主要是运用的MLP.另外这里用到的是批训练: 这个代码很简单,跟上次的基本没有什么区别. 这里的lossfunction用到的是是交叉熵cross_entropy.可能网上很多形式跟这里的并不一样. 这里一段时间会另开一个栏.专门去写一些机器学习上的一些理论知识. 这里代码主要写一下如何计算accuracy: def getAccuracy(v_xs,v_ys): global y_pre y_v = sess.run(y_pre,feed_dict={x:v_xs}) corre

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本篇文章已授权微信公众号 hongyangAndroid (鸿洋)独家发布 最近封装了个高斯模糊组件,正好将图片相关的理论基础也梳理了下,所以,这次就来讲讲,在 Android 中,怎么计算一张图片在内存中占据的大小,如果要优化,可以从哪些方向着手. 提问 阅读本篇之前,先来想一些问题: Q1:一张 png 格式的图片,图片文件大小为 55.8KB,那么它加载进内存时所占的大小是多少? Q2:为什么有时候,同一个 app,app 内的同个界面,界面上同张图片,但在不同设备上所耗内存却不一样? Q

[20180914]oracle 12c 表 full_hash_value如何计算.txt --//昨天在12c下看表full_hash_value与11g的full_hash_value不同,不过12c使用pdb,猜测跟PDB有关.--//通过测试说明问题. 1.环境:SCOTT@book> @ &r/ver1PORT_STRING                    VERSION        BANNER------------------------------ -------

[ 简单总结: 随便一个java项目,引入jar包: lucene-core-4.0.0.jar 如果是 maven项目,直接用如下依赖: <dependency> <groupId>org.apache.lucene</groupId> <artifactId>lucene-core</artifactId> <version>4.0.0</version> </dependency> 然后直接java代码即

如何计算UDP/TCP检验和checksum 一.下面的图是一个UDP的检验和所需要用到的所有信息,包括三个部分:1.UDP伪首部2.UDP首部3.UDP的数据部分(切记不要遗漏该部分,否则就~吐血了~) 首先解释下伪首部的概念,伪首部包含IP首部一些字段.其目的是让UDP两次检查数据是否已经正确到达目的地,只是单纯为了做校验用的.还有一个概念十分重要,那就是16位UDP总长度,请注意该长度不是报文的总长度,而只是UDP(包括UDP头和数据部分)的总长度(之前就是因为这个概念没弄清楚,走了不少弯

对于在Avizo或Amira中如何计算孔隙率,这个太简单,完成孔隙和整体材料的识别,再利用Volume Fraction计算即可获得,这里说的是每一层的面孔率如何计算? 数据导入,选取一个简单的过滤处理,然后用二值化分割出孔隙,这些大家应该很熟悉,接下来数据统计我们用Material Statistics计算模块,并选择Area per Slice,如下图: 如果说大家照着这么做,那你依然获得不了每层的面积,更不要说面孔率了. 关键点在这里,也是Avizo里Segmentation Editor

关于阻抗的话题已经说了这么多,想必大家对于阻抗控制在pcb layout中的重要性已经有了一定的了解.俗话说的好,工欲善其事,必先利其器.要想板子利索的跑起来,传输线的阻抗计算肯定不能等闲而视之. 在高速设计流程里,叠层设计和阻抗计算就是万里长征的第一步.阻抗计算方法很成熟,所以不同的软件计算的差别很小,本文采用Si9000来举例. <ignore_js_op> 图1 阻抗的计算是相对比较繁琐的,但我们可以总结一些经验值帮助提高计算效率.对于常用的FR4,50ohm的微带线,线宽一般等于介质厚

工作中需要优化A*算法,研究了一天,最后取得了不错的效果.看网上的朋友还没有相关的研究,特此记录一下.有错误欢迎大家批评指正.如需转载请注明出处,http://www.cnblogs.com/Leonhard-/p/6842052.html,这是对作者最起码的尊重,谢谢大家. 本文结构如下: 一.A*算法优化背景介绍 二.A*算法介绍与实现简述 三.深入思考优化需求 1.启发函数的设计思路 2.启发函数与cost值的相对关系 3.启发函数中对k值大小的深入思考 四.总结 一.A*算法优化背景介绍

1.      Bagging Bagging即套袋法,其算法过程如下: 从原始样本集中抽取训练集.每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本(在训练集中,有些样本可能被多次抽取到,而有些样本可能一次都没有被抽中).共进行k轮抽取,得到k个训练集.(k个训练集之间是相互独立的) 每次使用一个训练集得到一个模型,k个训练集共得到k个模型.(注:这里并没有具体的分类算法或回归方法,我们可以根据具体问题采用不同的分类或回归方法,如决策树.感知器等) 对分类问题:将上步得到的k