线性规划（LinearProgramming,LP）是优化理论中用于在给定约束条件下最大化或最小化线性目标函数的一种数学方法。线性规划的最优解总是出现在可行域的顶点上，这是因为目标函数在可行域内的变化是线性的，因此在顶点处函数的值可能达到极值（最大或最小）。求解线性规划问题的常用方法之一

lvgl显示原始像素图像数据,常用canvas此处为了显示出一个圆,我进行多方测试,发现canvas只能将图像数据原样显示,为了显示出圆,就需要在原始数据上做文章,可以用算法,直接做出来一个圆,其他区域,透明度设置为0x00 实际显示时,发现锯齿很严重,解决这个问题,可以在canvas上再放一

eigrp三张表neighbortoplogy目的网络的可行距离所有的可行后续路由器每一个可行后续路由器所通告的到达目的网络的通告距离.本地路由器所计算的经过每一个可行后续路由器到达目的网络的距离,也就是基于可行后续路由器所通告的到达目的子网的距离和本地路由器与该可行后续路

第一个这道题主要思考到一个不可以连续两步以及最大往左移动5位就像背包一样所以我们开个二维的dp数组表示 for(intj=1;j<=z;j++){ if(i+j*2<=k+1&&i-1>=1){ dp[i][j]=max(dp[i][j-1]+a[i-1]+a[i],max(dp[i][j],dp[i-1][j]+a[i]));

退役很久了，高考加油。T1：(1).注意到\(a_1,a_2,a_3,a_4,a_5\)一定互斥，那么\(I\ge5\)，一方面\(\{a_i,a_{5+i}\},i\in[1,5]\)是一组可行解，于是\(I_{\min}=5\)。(2).将数列从前往后划分，第\(i\)段的段长为\(2^{i-1}\)，\(a_m\)划归到第二段。则每一段均有\(\suma_j<2^

1对单纯形法的理解    假设线性规划问题存在可行域；1.1预备知识点    （1）线性规划问题的标准化【运筹学】线性规划问题的标准化及其意义（针对单纯形法）        （2）线性规划问题的可行域是凸集；    （3）如果一个线性规划问题存在唯一最优解，那么最优

source:abc221g有\(n\)个物品，体积分别为\(a_{1,2,\dots,n}\)，要求从中选出若干个物品使得体积和为\(V\)。令\(A=\maxa_i\)，\(V\lenA\)。一般的01背包做法是\(O(n^2A)\)的，但存在一种相对简单的做法可以做到复杂度\(O(nA)\)。下面描述这个做法。首先任意排列这个物

 约束最优化——线性规划（LP）问题1线性规划     1.1图解法（计算机不适用，便于理解）     1.2单纯形法     1.3计算几何的方法（待更新）1线性规划约束优化问题：给定约束条件和目标函数，计算约束条件下目标函数的最大（最小）值。目标函数和约束条件都是线性

#include<iostream>#include<memory>usingnamespacestd;classA;classB{public:B(shared_ptr<A>a){pa=a;cout<<"B构造..."<<endl;}~B(){cout<<&quo

除了熵权法（EntropyWeightMethod,EWM）以外，还有许多其他方法可以用来优化LightGBM（LGBM）模型。以下是一些常见的优化方法：1.网格搜索（GridSearch）网格搜索是通过穷举法搜索超参数空间的所有可能组合，找到最优的超参数配置。虽然这种方法计算开销较大，但可以确保找到全局最优解

上下界网络流概念每条边有个流量限制\([l,r]\)，要求该边流量\(f\)满足\(l\ler\ler\)无源汇上下界可行流可以强行每条边先流\(l_i\)，再将将边设为\(r_i-l_i\)，但是我们发现每个点的流量不平衡，于是设\(w\)为入流流量-出流流量\(w>0\)时，让\(s'\)向\(i\)连流量为

   昨夜凌晨两点多，辗转反侧，夜不能寐。   回想起在目前这家公司的三年，经历了大大小小几个项目，过后总结发现，其实或多或少，都存在一些人为因素及管理上的问题。而这些问题，是不在其位的我所改变不了的。（况且，我只是一个最强工具人角色，没有任何管理的实权，也没有较强的话语权

点不动了用下面方法，操作后重启可行，实在没办法的兄弟，试试。 c建议执行一下干净启动：https://support.microsoft.com/zh-cn/help/929135...先卸载设备中全部的第三方反病毒软件与系统优化软件(例如360、360桌面、腾讯电脑管家、腾讯桌面、鲁大师，代理，加速器，虚拟机等)。然后右击

gitea与gitlab优势比较明显，实际占用资源占比大约1:4gitlab迁移所有仓库到gitea，目前有自动化脚本，但是有个bug需要修复原始自动化迁移工具https://github.com/h44z/gitlab_to_gitea遇到的问题：importfailed:{"message":"Authenticationfailed:Clone:exitstatus128-rem

机台的统一管理对于企业来说对提高生产效率、降低成本、优化资源配置以及保障生产安全等方面都具有至关重要的作用。但企业机台统一管理却存在实际的困难，主要体现在：多样化的设备和运作模式：由于机台设备可能来自不同的厂商，其规格、运行环境和上报方式各不相同。这导致难以采用统

1.网络最大流1.1容量网络和网络最大流 1.1.1容量网络设G(V,E)是一个有向网络，在V中指定了一个顶点，称为源点（记为Vs），以及另一个顶点，称为汇点（记为Vt）；对于每一条弧<u,v>∈E，对应有一个权值c(u,v)＞0，称为弧的容量（capacity）。通常把这样的有向网络G称为容量网络。 1.1.2弧

比较有意思的一道题容易想到从下往上满足要求。然后这题满足最优子结构，就有个dp。设dp[i][0/1/2]为在以i为根的子树中，i所在连通块大小为1/2/3是否可行。那么dp[i][0]可行的条件就是所有儿子的dp[son_i][2]都可行。dp[i][1]可行的条件就是有一个儿子dp[i][0]可行同时其他儿子dp[i]

考虑个人做量化交易，需要完成两步：解决3个“什么”的问题：“你要在什么时间？交易什么标的？交易数量是多少？”把你的想法准确地表达出来，告诉交易下单系统也就是自己形成策略----自己去实现。这就完成了量化交易，问题中的是否可行，应该还包括能不能盈利，这里先不讨论。分别来看这两步

​前言现阶段互联网发展迎来新机遇和新挑战，随着时代的发展网络安全已成刚需，也成为了社会治理现代化的重要一环。也是目前互联网行业的未来发展重点方向。而目前，网络安全人才极度匮乏，门槛也相对较低，对于求职者来说发展空间相当之大。根据《互联网安全报告》显示，我国网络

Java解决最长相邻不相等子序列I01题目给你一个下标从0开始的字符串数组words，和一个下标从0开始的二进制数组groups，两个数组长度都是n。你需要从words中选出最长子序列。如果对于序列中的任何两个连续串，二进制数组groups中它们的对应元素不同，则word

在目标管理的世界里，OKR（ObjectivesandKeyResults）作为一种高效的目标设定和跟踪工具，已经越来越受到企业的青睐。然而，制定既具有挑战性又实际可行的OKR并非易事。本文将探讨如何确保OKR既具有挑战性又实际可行，以助力企业实现更好的业绩和团队发展。首先，明确挑战性与可行性的关系

洛谷传送门分析结论：如果存在解，则一定有一个解使得选的数是排序后的一段前缀并上一段后缀。下文所说序列均已排序。引理：对于一个可行解选的某个数，一定可以将其换成序列中的最小数或最大数而使得换完之后还是一个可行解。证明：反证法。假设都不可换。设当前选的所有数的和为\(

洛谷传送门WC2024被打爆了，呜呜。我赛时会这题\(8\)分指数级暴力，哈哈。真不知道自己在干嘛。下文令\(T=2L\)。考虑如何判定一个序列\(a\)是否合法。考虑先枚举一个\(T\)。因为要求\(r_i<r_{i+1}\)，考虑讨论相邻两项的取值：若\(a_i<a_{i+1}\)则\(r_i=a_i,

对网络的定义进行扩展，我们可以得出一堆奇奇怪怪的网络。上下界令\(Max_e\)为边\(e\)的流量上界，\(Min_e\)为边\(e\)的流量下界，一条边的流量\(f_e\)要满足\(Min_e\lef_e\leMax_e\)，除此之外和普通网络流定义相同，可以发现，普通的网络就是下界为\(0\)的网络。无源汇

无源汇有上下界可行流link没有源点和汇点，每条边都有一个流量的上限和下限\([l,r]\)，问是否存在一组可行流让网络平衡。为了转化成我们熟悉的问题，可以把每条边都减去他们的下限\(l\)，那么流量限制就成了\([0,r-l]\)，即普通的网络流。但是这样做了之后可能流量不守恒，因此我们需要