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

生产者-消费者(producer-consumer)问题是一个著名的线程同步问题.它描述的是:有一群生产者线程在生产产品,并将这些产品提供给消费者线程去消费. 为使生产者与消费者之间能够并发执行,在两者之间设置了一个具有n个缓冲区的缓冲池,生产者将它所生产的产品放入一个缓冲区中:消费者可以从一个缓冲区中取走产品产生消费. 尽管所有的生产者线程和消费者线程都是以异步方式运行的,但他们之间必须保持同步,即不允许消费者到一个空缓冲区去消费,也不允许生产者向一个已经被占用的缓冲区投放产品. 我把这个问题

偷懒方法 public void delete(Key key) { insert(key, null); } 这样的方法就是将key相应的值覆盖成null.当读取该键值的时候将会返回null. 这是一种偷懒的办法,可是在严肃的实际应用中肯定不能这样,一方面会造成内存浪费,还有一方面性能会越来越慢. 正规方法 先从简单的问题開始吧,怎样删掉BST中最小的键呢? 先找到最小的键,然后将右子节点挂在父节点上. 代码: public void deleteMin() { root = deleteMi

K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了,在我们平常的生活中也会不自主的应用.比如,我们判断一个人的人品,只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了.这里就运用了KNN的思想.KNN方法既可以做分类,也可以做回归,这点和决策树算法相同. KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同.KNN做分类预测时,一般是选择多数表决法,即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本,预测为里面有最多类别数的类别.而KNN做回归时,一般是选择平均

类别不平衡就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况 常用的做法有三种,分别是1.欠采样, 2.过采样, 3.阈值移动 由于这几天做的project的target为正值的概率不到4%,且数据量足够大,所以我采用了欠采样: 欠采样,即去除一些反例使得正.反例数目接近,然后再进行学习,基本的算法如下: def undersampling(train, desired_apriori): # Get the indices per target value idx_0 = train[tra

https://www.weixin765.com/doc/gmlxlfqf.html 在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学**算法可能并不稳定,其预测结果甚至可能是有偏的,而预测精度此时也变得带有误导性那么,这种结果是为何发生的呢?到底是什么因素影响了这些算法的表现? 在不平衡的数据中,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测因此,机器学**算法常常被要求应用在平衡数据集上那我们该如何处理不平衡数据集?本文会介绍一些相关方法,它们并不复杂只是技巧性比较强 本文会介绍处理非

注:本文档已提交Github,地址是这个 欢迎大家通过PR的方式或者在本博客下留言的方式随时补充意见和建议,我们会持续更新 书中7.2.4的表7-1 MSF团队模型和关键质量目标里面提到的"出口条件"是什么意思?比如开发的出口条件是:我们是否按照功能说明完成了各项功能. 书上8.8.3提到了一个软件团队一开始预计每次天做30小时工作量,做到一半时每天做15小时工作量.我自己在之前的软件编写和大作业上也常常有这样的烦恼.做到后面就要做大量的测试工作,很劳累.和针对测试出的错误修正并确保正

1.灵感来源: LZ是纯宅男,一天从早上8:00起一直要呆在电脑旁到晚上12:00左右吧~平时也没人来闲聊几句,刷空间暑假也没啥动态,听音乐吧...~有些确实不好听,于是就不得不打断手头的工作去点击下一曲或是找个好听的歌来听...但是,[移动手锁定鼠标-->移动鼠标关闭当前页面选择音乐软件页面-->选择合适的音乐-->恢复原来的界面] 这一过程也会烦人不少,如果说软件的设计要在用户体验上做足功夫,感觉这一点是软件设计人员很难管住的方面,毕竟操作系统也就这样安排的嘛(当然,有些机智的开发人

// 0.1背包求解.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream>   #define N 5   #define ST 10   using namespace std; int main() {  //给定n个重量,价值为不同的个物品和容量为c的背包,求这些物品中一个最有的价值的子集    int a[N] = { 2, 1, 3, 4, 7 };  int b[N] = { 2, 5,

目录 1 问题描述 2 解决方案  2.1 递归法 2.2 非递归法 1 问题描述 Simulate the movement of the Towers of Hanoi Puzzle; Bonus is possible for using animation. e.g. if n = 2 ; A→B ; A→C ; B→C; if n = 3; A→C ; A→B ; C→B ; A→C ; B→A ; B→C ; A→C; 翻译:模拟汉诺塔问题的移动规则:获得奖励的移动方法还是有可能的.

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch

逆波兰式表示法,是由栈做基础的表达式,举个例子: 5 1 2 + 4 * + 3 -  等价于   5 + ((1 + 2) * 4) - 3 原理:依次将5 1 2 压入栈中, 这时遇到了运算符 + , 那么,出栈两个元素 2 1,用 + 运算符计算两个数的结果(2 + 1)得到结果为3, 压入栈中,继续往下,将4压入栈中,此时栈中元素为 [5, 3, 4], 又遇到了 * 运算符, 出栈两个元素,分别是 4 3 ,计算(4*3)得到12,压入栈中,继续往下遇到 + 运算符,出栈两个元素...

Atitit 延迟绑定架构法attilax总结 配置文件的延迟绑定1 Api属性与方法的回调延迟绑定1 后期绑定和前期绑定2 延迟调用2 用 Java 语言延迟绑定2 什么是推迟绑定 C++3 配置文件的延迟绑定 通过把配置文件延迟绑定在启动bat文件上,可以及时灵活的切换配置文件. Api属性与方法的回调延迟绑定 何为延迟绑定呢.这个也比较好理解.libc库中有很多的函数,但是我们编写程序的时候,并不一定会调用libc库中的每个函数,更多的情况下,我们只调用了极少数函数,如果我们将每个函数的地

git分布式版本控制玩法 Git distributed version control play github的配置安装步骤:1.下载git bash(从http://www.git-scm.com/download/下载安装)2.打开git bash,使用命令 --初始化用户名和邮箱(查看用户信息:$ cat ~/.gitconfig) git config --global user.name "yourName" git config --global user.email &

python排序之二冒泡排序法 如果你理解之前的插入排序法那冒泡排序法就很容易理解,冒泡排序是两个两个以向后位移的方式比较大小在互换的过程好了不多了先上代码吧如下: 首先还是一个无序列表lis,老规矩打印出来和最后排序对比看,函数方法bubbie_sort冒泡排序,count计数也就是列表长度len(列表),第一个for循环取列表中的第一个值然后向后位移,第二个for循环取列表i+1也就是第二个值向后位移,这表是第二个for只会取第一个for后面的值好做比较,count长度一直15,如果两个不一

最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题,或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了,其实不难,就是一个链式求导法则反复用.如果不想看公式,可以直接把数值带进去,实际的计算一下,体会一下这个过程之后再来推导公式,这样就会觉得很容

1127: [POI2008]KUP Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MBSec  Special JudgeSubmit: 317  Solved: 111[Submit][Status][Discuss] Description 给一个n*n的地图,每个格子有一个价格,找一个矩形区域,使其价格总和位于[k,2k] Input 输入k n(n<2000)和一个n*n的地图 Output 输出矩形的左上和右下的列-行坐标或NIE Sample Inpu

保存在csv中的 013812345678,前面的0会被去掉,后面是科学计数法显示.保存成 col1,="013812345678" 即可. 注意,分隔符逗号后面直接接“=”等号.不能有空格. 参考csv文档: http://www.creativyst.com/Doc/Articles/CSV/CSV01.htm

第一种:顺序查找法 中心思想:和数组中的值逐个比对! /* * 参数说明: * array:传入数组 * findVal:传入需要查找的数 */ function Orderseach(array,findVal){ var temp = false; //控制开关 for(var i =0;i<array.length;i++){ if(array[i] == findVal){ //逐个匹配是否相等 temp = true; //如果找到,temp设置为true; return i; //返

SVM有很多实现,现在只关注其中最流行的一种实现,即序列最小优化(Sequential Minimal Optimization,SMO)算法,然后介绍如何使用一种核函数(kernel)的方式将SVM扩展到更多的数据集上. 1.基于最大间隔分隔数据 几个概念: 1.线性可分(linearly separable):对于图6-1中的圆形点和方形点,如果很容易就可以在图中画出一条直线将两组数据点分开,就称这组数据为线性可分数据 2.分隔超平面(separating hyperplane):将数据集分