题目来源:数学建模算法与应用第二版(司守奎)第一章习题1.4 题目说明 作者在答案中已经说明,求解上述线性规划模型时,尽量用Lingo软件,如果使用Matlab软件求解,需要做变量替换,把二维决策变量化成一维决策变量,很不方便.(原答案附末尾) 这里我们可以采用matlab的cvx工具箱进行编写,会简化代码并提升可读性 clc;clear; format short; % 初始数据 w = [18 15 23 12]; r = [3100 3800 3500 2850] .* w; s = [4

目前,各组织正在利用数据科学和机器学习来解决各种业务问题.为了创造一个真正的业务影响,如何弥合数据科学管道和业务决策管道之间的差距显得尤为重要. 数据科学管道的结果往往是数据中的预测.模式和洞察(通常没有任何约束的概念),但仅此一项并不足以让股东做出决定.数据科学的输出应该要接入某种商业决策导管:这个导管包含有一些可以模拟商业关键方面的限制和决策变量的改善. 例如,如果您正在运行一个超市链—您的数据科学管道将会预测预期的销售额.然后,您将接受这些输入的数据并创建一个优化的库存方式或销售策略. 在

MegEngine亚线性显存优化 MegEngine经过工程扩展和优化,发展出一套行之有效的加强版亚线性显存优化技术,既可在计算存储资源受限的条件下,轻松训练更深的模型,又可使用更大batch size,进一步提升模型性能,稳定batchwise算子.使用MegEngine训练ResNet18/ResNet50,显存占用分别最高降低23%/40%:在更大的Bert模型上,降幅更是高达75%,而额外的计算开销几乎不变. 基于梯度检查点的亚线性显存优化方法[1]由于较高的计算/显存性价比受到关注.M

前言 本节我们将深入介绍视觉slam中的主流优化方法——图优化(graph-based optimization).下一节中,介绍一下非常流行的图优化库:g2o. 关于g2o,我13年写过一个文档,然而随着自己理解的加深,越发感觉不满意.本着对读者更负责任的精神,本文给大家重新讲一遍图优化和g2o.除了这篇文档,读者还可以找到一篇关于图优化的博客: http://blog.csdn.net/heyijia0327 那篇文章有作者介绍的一个简单案例,而本文则更注重对图优化和g2o的理解与评注. 本

这学期有一门运筹学,讲的两大块儿:线性优化和非线性优化问题.在非线性优化问题这里涉及到拉格朗日乘子法,经常要算一些非常变态的线性方程,于是我就想用python求解线性方程.查阅资料的过程中找到了一个极其简单的解决方式,也学到了不少东西.先把代码给出. import numpy as np # A = np.mat('1 2 3;2 -1 1;3 0 -1') A = np.array([[1, 2, 3], [2, -1, 1], [3, 0, -1]]) b = np.array([9, 8,

NVIDIA GPU上的直接线性求解器 NVIDIA cuSOLVER库提供了密集且稀疏的直接线性求解器和本征求解器的集合,它们为计算机视觉,CFD,计算化学和线性优化应用程序提供了显着的加速.cuSOLVER库包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA Toolkit中. cuSOLVER性能 cuSOLVER 11自动利用DMMA Tensor Core.DGX A100比DGX-2快2倍以上,这要归功于A100以及第三代NVLINK和NVSWITCH,GPU数量只有一半. cuSOLVE

流程控制语句是C语言中最基本的判断语句,通常我们可以使用IF来构建多分支结构,但同样可以使用Switch语句构建,Switch语句针对多分支的优化措施有4种形式,分别是,IF-ELSE优化,有序线性优化,非线性索引优化,平衡判定树优化. 与IF语句结构不同,IF语句会在条件跳转后紧跟语句块,而SWITCH结构则将所有条件跳转都放置在一起,判断时需要重点观察每个条件跳转指令后面是否跟有语句块,以辨别SWITCH分支结构. 在switch分支数小于4的情况下,编译器将采用模拟IF-ELSE分支的方式

VINS-mono详细解读 极品巧克力 前言 Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法,https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono,是用紧耦合方法实现的,通过单目+IMU恢复出尺度,效果非常棒. 感谢他们开源,我从中学到了非常多的知识.源码总共有15000多行,我在通读完程序之后,结合参考文献,把程序背后的算法理论都推导了一遍,总结成了本文,与各位分享. 本文目标读者:对vins-mono有一定了解的SLAM算法工程师.由于程

目录 一.MATLAB基础 1. 学会完成MATLAB的安装与启动 1.1 软件包下载 1.2 安装步骤 2. 矩阵的基本操作与运算 2.1 矩阵的简单输入与操作 2.2 矩阵的基本运算 2.2.1 算术运算 2.2.2 关系运算 2.2.3 逻辑运算: 2.3 矩阵分析 2.3.1 矩阵的转置与旋转 2.3.2 矩阵的翻转 2.3.3 三角阵提取 2.3.4 矩阵的逆与伪逆 2.3.5 方阵的行列式 2.3.6 矩阵的秩与迹 2.3.7 矩阵的特征值与特征向量 2.3.8 实例求解 二.MAT

稀疏表示 分为 2个过程:1. 获得字典(训练优化字典:直接给出字典),其中字典学习又分为2个步骤:Sparse Coding和Dictionary Update:2. 用得到超完备字典后,对测试数据进行稀疏编码Sparse Coding,求出稀疏矩阵. 1. 训练字典的方法:MOD,K-SVD,Online ... MOD (Method of Optimal Direction): Sparse Coding其采用的方法是OMP贪婪算法; Dictionary Update采用的是最小二乘法

题目描述: Implement int sqrt(int x). Compute and return the square root of x. 实现开根号,并且返回整数值(这个很重要,不是整数的话就有一种方法用不了了) 方法一:二分法,另外由于我们知道开根号的结果肯定小于等于这个数的二分之一,所以还可以做个线性优化,代码如下: class Solution { public: int sqrt(int x) { ; +; ; while(left<=right){ m=(left+right

matlab中文论坛视频谷普教程MATLAB压缩包介绍 我也正在学习这个软件 ,看到这个教程就在这里分享了,希望大家喜欢!Matlab 初学者视频教学1. Matlab视频:Matlab中文论坛为新手打造的,20分钟入门Matlab2. Matlab初学者视频教学二:增加程序可读性发布程序运行结果Matlab GUI 初学者视频教学1. Matlab GUI视频(一): 创建一个简单GUI 2. Matlab GUI视频(二): 按钮的使用,图片读取高分辨率3. Matlab GUI视频(三):

        在阅读Spark ML源码的过程中,发现很多机器学习中的优化问题,都是直接调用breeze库解决的,因此拿来breeze源码想一探究竟.整体来看,breeze是一个用scala实现的基础数学库,breeze之于Spark ML,就像numpy和scipy之于sklearn一样,很多Spark ML中的优化问题,看到后面发现都是在breeze库中解决的,对于有志于理解底层实现的朋友来说,breeze是一本很好的教科书.         虽然breeze仅2.5MB代码,比Spark

很久没更新过APS系列文章了,这段时间项目工作确实非常紧,所以只能抽点时间学习一下运筹学的入门知识,算是为以后的APS项目积累点基础.看了一些运筹学的书(都是科普级别的)发现原来我目前面对的很多排产.排班.资源分配和路线规划问题,都是运筹学上的典型案例.与此同时,除了继续使用Optaplanner来做我们的规划类项目外,还花点时间去研究了一下Google OR-Tools开源规划引擎,这是Google旗下的一个开源求解器,接下来我会专门写一些关于Google OR-Tools应用的文章,并与Op

开源方案 传感器形式 地址链接 MonoSLAM 单目 https://github.com/hanmekim/SceneLib2  PTAM 单目  http://www.robots.ox.ac.uk/~gk/PTAM/ ORB-SLAM  单目为主 http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/ ORB-SLAM2 单目 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 LSD-SLAM 单目为主 http://vision.i

这部分讨论 MAP 估计.从某个角度上来说,我们可以将这个问题转换成为前面讨论过的: 这样一来我们只需要将原先的 sum-product 换成 max-sum 即可.话虽这么说,我们还是看看 Koller 同学给大家准备了些什么东西. 首先是一些复杂性方面的结论,如给定一个 BN 和常数 ,问是否存在 .这个 decision 问题(BN-MAP-DP)是 NP-hard 的,这导致 marginal 版本也是 NP-hard 的,事实上 marginal 版本在某种意义上更难一些,即是 -co

本文首发于InfoQ https://www.infoq.cn/article/1sm0Mq5LyY_021HGuXer 作者:Anton Hägerstrand 翻译:杨振涛 目录: 数据量 版本 节点配置 索引结构 性能 Meltwater每天要处理数百万量级的帖子数据,因此需要一种能处理该量级数据的存储和检索技术. 从0.11.X 版本开始我们就已经是Elasticsearch的忠实用户了.在经历了一些波折之后,最终我们认为做出了正确的技术选型. Elasticsearch 用于支持我们的

声明:本人属于绝对的新手,刚刚接触“稀疏表示”这个领域.之所以写下以下的若干个连载,是鼓励自己不要急功近利,而要步步为赢!所以下文肯定有所纰漏,敬请指出,我们共同进步! 踏入“稀疏表达”(Sparse Representation)这个领域,纯属偶然中的必然.之前一直在研究压缩感知(Compressed Sensing)中的重构问题.照常理来讲,首先会找一维的稀疏信号(如下图)来验证CS理论中的一些原理,性质和算法,如测量矩阵为高斯随机矩阵,贝努 利矩阵,亚高斯矩阵时使用BP,MP,OMP等重构

作者:马健邮箱:stronghorse_mj@hotmail.com发布:2006.05.26更新:2008.08.24 补充说明:此文成文较早,其中对Pdg2Pic.FreePic2Pdf的描述早已过时,请参照最新版Pdg2Pic.FreePic2Pdf的使用说明. 一.前言二.截图法三.打印法四.BooX Viewer五.pdg2bmp&jpg&tif&pdf&txt六.Pdg2Pic七.方法之比较与展望八:题外话:图像文件转PDF 一.前言 PDG文件是超星公司电子图

今天介绍 Siggraph 2004 年的一篇文章: Colorization using Optimization,利用优化的方法对灰度图像进行着色,这里用到了非常经典的泊松方程以及稀疏矩阵的线性优化.简单来说,就是对一张灰度图像先人为地进行着色,然后利用优化的方法,对其他的没有颜色的区域进行填充.这些处理都是在 YUV 颜色空间进行的. 给定一个 Y 通道的图像,我们希望基于一定的先验知识,恢复出图像的U, V 通道.这里的一个重要假设就是 对于相邻的两个像素,如果其亮度比较相似,那么其颜色