摘要：本文主要是对《凤凰架构》的解读，讲述规划系统流量的几种方式。 本文分享自华为云社区《大流量时代，如何规划系统流量提升可靠性》，作者：breakDawn 。 透明多级分流系统 对系统流量进行规划， 要注意以下2个原则 尽可能减少单点部件， 或者减少到达单点部件的流量或者作用 奥卡姆剃刀原则，确定
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # -*- coding: utf-8 -*- # 子问题的重复计算--递归方法--执行效率低 def fibnacci(n): if n == 1 or n == 2: return 1 else: return fib
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # -*- coding: utf-8 -*- import time def cal_time(func): def wrapper(*args, **kwargs): t1 = time.time() result =
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # -*- coding: utf-8 -*- # 最长公共子序列的长度 def lcs_length(x, y): m = len(x) n = len(y) c = [[0 for _ in range(n + 1)]
生活规划 0. 我希望近期做掉的事情(DDL: 2023.10.14 23:30) 最优化方法回看 物理实验报告+预习报告 (DDL: 2023.10.12) 笛卡尔第二个沉思 (DDL: 2023.10.12) 学物理 看计组：指令集 看计组/caaqa：存储器层次 看计组：补之前的笔记 组合数学
引言 当想要压缩一张彩色图像时，彩色图像通常由数百万个颜色值组成，每个颜色值都由红、绿、蓝三个分量组成。因此，如果我们直接对图像的每个像素进行编码，会导致非常大的数据量。为了减少数据量，我们可以尝试减少颜色的数量，从而降低存储需求。 1.主要原理 （一）颜色聚类（Color Clustering）：
在 2020 年规划的.NET 5功能终于在.NET 7 完成了，为微软和社区一起为多年来将不同的开发产品统一起来的努力加冕，未来只有一个.NET, 回顾.NET 20年，从.NET Framework –> .NET Core –>.NET 一个产品命名可以反映出.NET的发展脉络，从封闭走向开放
题目描述 观察下面的数字金字塔。 写一个程序来查找从最高点到底部任意处结束的路径，使路径经过数字的和最大。每一步可以走到左下方的点也可以到达右下方的点。 7 3 8 8 1 0 2 7 4 4 4 5 2 6 5 在上面的样例中,从 7 → 3 → 8 → 7 → 5 7 \to 3 \to 8 \
> 博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ > 参考链接 > > [Moveit!机械臂控制](https://www.bilibili.com/video/BV1bW4y1W7Br/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_win
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 基于[基于SLAM系统建图仿真，完成定位仿真]，详见之前的博客 基于SLAM系统建图仿真，完成定位仿真 - zylyehuo - 博客园 参考链接 Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》 环境配置 u
本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 大家好，我是小彭。 上周末是 LeetCode 第 337 场周赛，你参加了吗？这场周赛第三题有点放水，如果按照题目的数据量来说最多算 Easy 题，但如果按照动态规划来做可以算 Hard 题。 小彭的技术交
本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 往期回顾：LeetCode 单周赛第 344 场 · 手写递归函数的通用套路 T1. 老人的数目（Easy） 标签：模拟、计数 T2. 矩阵中的和（Medium） 标签：模拟、排序 T3. 最大或值（Medi
> ⭐️ **本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 和 [BaguTree Pro] 知识星球提问。** > > 学习数据结构与算法的关键在于掌握问题背后的算法思维框架，你的思考越抽象，它能覆盖的问题域就越广，理解难度也更复杂。在这个专栏里，小彭与你分享
使用模拟退火解带约束条件的运筹优化问题，可线性也可非线性。
①动态规划 动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。20世纪50年代初，美国数学家贝尔曼（R.Bellman）等人在研究多阶段决策过程的优化问题时，提出了著名的最优化原理，从而创立了动态规划。动态规划的应用极其广泛，包括工程技术、经济、
绝对的原创！罕见的Cplex-Python API混合整数规划求解教程！这是我盯了一天的程序一条条写注释一条条悟出来的•́‸ก 一、问题描述 求解有容量限制的的设施位置问题，使用Benders分解。模型如下： \[min\quad\sum^{locations}_{j=1}fixedCost_j//
在繁忙的周五，小悦坐在会议室里，面前摆满了各种文件和会议安排表。她今天的工作任务是为公司安排下周的50个小会议，这让她感到有些头疼。但是，她深吸了一口气，决定耐心地一个一个去处理。 首先，小悦仔细地收集了每个会议的相关信息，包括会议的主题、目的、预计参加人数、所需设备和预计的开始和结束时间等。她需要
摘要：大部分动态规划能解决的问题，都可以通过回溯算法来解决，只不过回溯算法解决起来效率比较低，时间复杂度是指数级的。动态规划算法，在执行效率方面，要高很多。 本文分享自华为云社区《深入浅出动态规划算法》，作者：嵌入式视觉。 一，动态规划概念 动态规划比较适合用来求解最优问题，比如求最大值、最小值等等
摘要：一般是用动态规划来解决最优问题。 本文分享自华为云社区《深入浅出动态规划算法(中)》，作者：嵌入式视觉 。 一，“一个模型三个特征”理论讲解 一个模型指的是适合用动态规划算法解决的问题的模型，这个模型也被定义为“多阶段决策最优解模型”。具体解释如下： 一般是用动态规划来解决最优问题。而解决问题
本篇文章将手把手带你进行资源规划和数据源对接，开启玩转HetuEngine。
