对于产销不平衡问题有两种情况: 供大于求(产大于销)→增加虚拟销地 供不应求(产小于销)→增加虚拟产地 例如以下例题: 这个题中,总产量为55,总销量为60,故而我们知道这个问题属于供不应求. 1.这个问题可以采用笔算的方式: 表上作业法 ↓ 得到初始方案 ↓ 检验基变量个数是否为m+n-1个,若不是,则说明初始解退化,需要不足基变量个数(如填写一个数字同时满足了一厂一商,则需在同行或同列中填写一个数字0,以保证恰好有m+n-1个数字)[注意:基可行解中不能有某个基变量独占一行一列] ↓计算位势

目录 Lingo解决优化问题 前言 一.优化模型介绍 二.运输问题 2.1 问题描述 2.2 问题分析 2.2 优化模型构建 2.3 模型求解 2.4 求解结果 三.待更新 Lingo解决优化问题 @ 前言 前面,我们已经对Lingo有了一定的了解,但是要想真正的熟悉Lingo在解决优化问题中的强大之处,还需要不断加强相关训练,本文主要是使用Lingo来解决优化问题,该文的主要目的有以下三点: 希望能够提升自己对Lingo的相关操作并加强对优化问题的思维模式 方便日后对Lingo核心操作的回顾

本文为你分享数据挖掘中常见的非平衡数据的处理,内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理,以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换. 后台回复“不平衡”获取数据及代码~ 前言 好久没有更新自己写的文章了,相信很多读者都会比较失望,甚至取关了吧,在此向各位网友道个歉.文章未及时更新的主要原因是目前在写Python和R语言相关的书籍,激动的是基于Python的数据分析与挖掘的书已经编写完毕,后期还继续书写R语言相关的内容.希望得到网友的理解,为晚来的新文章再次表示抱歉. 本次分享的主题是关于数

虽然activemq+jencks的jms轻量级解决方案已经很好地在psa中work了,尤其spring的JmsTemplate使得代码更简单,但是还是存在问题. 问题来自暑期做psa的时候,linke突然提出要求,需要MDP返回些处理信息,比如处理结果.异常,以便后台监控和前台显示,但是,MDP没有返回值也没法返回异常,当时我只能无奈.   Lingo解决了这个问题,它扩展了JMS,允许异步的函数调用. 在下载了lingo-1.0-M1后(虽然1.2.1发布了,但是还没有文档支持,所以暂且用1

若向平衡二叉树中插入一个新结点后破坏了平衡二叉树的平衡性.首先要找出插入新结点后失去平衡的最小子树根结点的指针.然后再调整这个子树中有关结点之间的链接关系,使之成为新的平衡子树.当失去平衡的最小子树被调整为平衡子树后,原有其他所有不平衡子树无需调整,整个二叉排序树就又成为一棵平衡二叉树. 失去平衡的最小子树是指以离插入结点最近,且平衡因子绝对值大于 1 的结点作为根的子树.假设用 A 表示失去平衡的最小子树的根结点,则调整该子树的操作可归纳为下列四种情况. ( 1 ) LL 型平衡旋转法 由于在

树.二叉树.三叉树.平衡排序二叉树AVL 一.树的定义 树是计算机算法最重要的非线性结构.树中每个数据元素至多有一个直接前驱,但可以有多个直接后继.树是一种以分支关系定义的层次结构.    a.树是n(≥0)结点组成的有限集合.{N.沃恩}     (树是n(n≥1)个结点组成的有限集合.{D.E.Knuth})      在任意一棵非空树中:        ⑴有且仅有一个没有前驱的结点----根(root).        ⑵当n>1时,其余结点有且仅有一个直接前驱.         ⑶所有结

二分搜索树又名有序二叉查找树,它有一个特点是左子树的节点值要小于父节点值,右子树的节点值要大于父节点值.基于这样的特点,我们在查找某个节点的时候,可以采取二分查找的思想快速找到这个节点,时间复杂度期望值是为O(log n),但是它有最坏的的情况下. 例如,输入数组[9,7,5,3,1],如果要满足二分搜索树的规则插入一个个节点,这样的二叉树会退化成一条线性表,待会查找元素的时候时间复杂度已达O(N). 所以针对这种情况,我们引申出了平衡二分搜索树,它每个节点的左右子树高度差不会超过1,它能在O(

10月24日-25日,由亚太经合组织(APEC).韩国中小型及初创企业管理局(the Ministry of SMEs & Startups of Korea)主办的「APEC SME 大数据与人工智能论坛」在韩国首尔举行.​ 论坛以「大数据与人工智能如何驱动商业创新」为主题.来自韩国.中国.澳大利亚.俄罗斯.马来西亚等多个经济体的企业家.行业专家学者.政府领导及杰出代表齐聚一堂,分享企业的创新实践,共同展望数智化未来. 奇点云COO刘莹(花名:公主)作为嘉宾应邀出席,发表主题演讲,与参会代表们

问题: Given a binary tree, determine if it is height-balanced. For this problem, a height-balanced binary tree is defined as a binary tree in which the depth of the two subtrees of every node never differ by more than 1. 分析: 判断平衡二叉树,第一想法肯定是求出左右子树的深度,看是

百度: MySQL InnoDB存储的文件结构 索引树是如何维护的? 数据库自增主键可能的问题 Redis的并发竞争问题如何解决了解Redis事务的CAS操作吗 分析线程池的实现原理和线程的调度过程 动态代理的几种方式 Spring AOP与IOC的实现 为什么CGlib方式可以对接口实现代理? RMI与代理模式 Dubbo的底层实现原理和机制 描述一个服务从发布到被消费的详细过程 算法方面考察了一个简单的数组就地去重问题,用丢弃数组尾部元素的方式实现 分布式系统怎么做服务治理 接口的幂等性的概

如有侵权,请告知作者删除.scottzg@126.com 很荣幸参加QCon全球软件开发大会,这里特别感谢我们部门的总经理,也是<互联网广告算法和系统实践>此书的作者王勇睿.因为他我才有这次参会机会参加这次软件开发大会.接下来,我将从以下几点来撰写这篇文章: 什么是QCon? 我参加的专题演讲有哪些? 我在QCon大会上学习到了什么? 1.什么是QCon? QCon是由InfoQ主办的全球顶级技术盛会,每年在伦敦.北京.东京.纽约.圣保罗.上海.旧金山召开.自2017年3月份首次举办以来,已有

算算自己大概面试了近十家公司,也拿到了几个Offer,现在面试告一段落,简单总结下面试经验. 我现在主要的方向是Java服务端开发,把遇到的问题和大家分享一下,也谈谈关于技术人员如何有方向的提高自己,做到有的放矢. 面试遇到的问题 百度 百度面了两次,分别是百度糯米和金融事业部,百度目前只有这两个部门的招聘岗位和我比较匹配.面试都在西二旗的百度新总部,园区还在施工,离地铁也比较远,需要打车过去. 面试官自带电脑,整个面试过程都在记录,首先详细询问了最近一份工作项目的架构和工作内容,面试主要围绕工

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半个月前,和我的终极技术目标扔物线朱凯一拍即合,到了他所开展的 HenCoder Plus 课程给大家分享了 1 个多小时的「模拟面试」心得,也顺便听了几次凯哥的课程,感觉真的挺用心的.自己也希望能一直不忘初心,在技术领域像凯哥一样,认真并且锲而不舍.准备了许久,主要是为了做这一次分享. 自己下来其实看了好几遍自己的录屏,觉得还是有必要做一篇文字版的分享给大家,还要有一位童鞋能够从中得到收获,那也是不枉费我手打了接近 3 万字的分享.很多思想都受着去年 Android 巴士成都交流会另外一位讲师

原文:JxKing的博客 | JxKing Blog 前言 AutoML是指尽量不通过人来设定超参数,而是使用某种学习机制,来调节这些超参数.这些学习机制包括传统的贝叶斯优化,多臂老虎机(multi-armed bandit),进化算法,还有比较新的强化学习. 我将AutoML分为传统AutoML ,自动调节传统的机器学习算法的参数,比如随机森林,我们来调节它的max_depth, num_trees, criterion等参数. 还有一类AutoML,则专注深度学习.这类AutoML,不妨称之

Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统,使用Scala编写,它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark都支持与Kafka集成.InfoQ一直在紧密关注Kafka的应用以及发展,“Kafka剖析”专栏将会从架构设计.实现.应用场景.性能等方面深度解析Kafka. 本文在上篇文章基础上,更加深入讲解了Kafka的HA机制,主要阐述了HA相关各种场景,如Broker failover.Controll

1.队列的介绍 进程彼此之间互相隔离,要实现进程间通信(IPC),multiprocessing模块支持两种形式:队列和管道,这两种方式都是使用消息传递的 创建队列的类(底层就是以管道和锁定的方式实现): Queue([maxsize]):创建共享的进程队列,Queue是多进程安全的队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递. 参数介绍: maxsize是队列中允许最大项数,省略则无大小限制. 但需要明确: 1.队列内存放的是消息而非大数据 2.队列占用的是内存空间,因而maxsize即便

在android端做即时消息的时候.遇到的坑点是怎么保证消息即时性,又不耗电.为什么这么说呢?      原因是假设要保证消息即时性.通常有两种机制pull或者push. pull定时轮询机制,比較浪费server资源:pushserver推送机制,须要保持长连接,client和server都要求比較高(网络环境,server保持连接数等),它们的具体优缺点不描写叙述了.上面这两种机制都要求client长期处于活动状态.前提是cpu处于唤醒状态,而android端有休眠机制,保证手机在大部分时间

项目: 为创造独特的产品.服务或结果而进行的临时性工作. 项目特征: 独特性:Unique.临时性:Temporary.渐进明细. 渐进明细:预算越来越精细.比如三峡工程中,预算从10亿级的误差到1亿误差,再到0.1亿的误差,就是一个渐进明细的过程,在工程进行的过程中,实施细节会越来越清楚. 项目管理案例: 清明上河图:迁都汴京,时间有限,如何能快速的完工,需要进行合理的规划,首先疏通黄河河道,开辟水路运输,解决运输难题. 项目管理是企业管理的发展趋势: 使命:Mission.价值观:Value

20172305 2018-2019-1 <Java软件结构与数据结构>第七周学习总结 教材学习内容总结 本周内容主要为书第十一章内容: 二叉查找树(附加属性的二叉树) 二叉查找树是对树中的每个结点,其左结点都要小于其父结点,而父结点又小于或等于其右结点. 二叉查找树的定义是二叉树定义的扩展. LinkedBinarySearchTree类的相关方法: addElement操作(类似有序列表的添加方法,元素必须是Comparable,不是的话会抛出NoComparableElementExce

最近几月一直在自学C语言和数据结构,先是写了排序二叉树,觉得平衡二叉树作为一个经典数据结构,有必要实现一下. 网上看了些资料,在AVL和红黑树之间考虑,最后个人还是倾向于AVL. 不同于标准AVL的是,笔者没有使用平衡因子,直接根据左右孩子的高度差值判断是否平衡.整个平衡二叉树是在普通二叉查找树的基础上修改得到的,对于学习数据结构的同学来说,这样逐步提高难度,写起来挑战性没那么大. 代码经测试是可以运行,并实现插入.删除.修改节点时都可以保持平衡.相对于普通二叉查找树,AVL在查找时效率高耗时短