Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高，根据 80/20 原则，实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容：减小代码的体积，提高代码的运行效率。改进算法，选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用，因此性能改进的首要点是对算法的改进。在算法的时间复杂度
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2024-05-21 12:39:29
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一、直进法改进加工结果的方法切深逐层递减（左）、切深恒定（右）1. 切深逐层递减（切屑面积不变）能够实现恒定的切屑面积,这是数控程序中最常用的方法。- 第一次走刀最深- 遵照样本中进刀表上的推荐值- 更加“平衡”的切屑面积- 最后一次走刀实际约为0.07mm2. 切深恒定无论走刀次数的多少，每次走刀深度都相等。- 对刀片有更高的要求- 确保最佳切屑控制- 不应用于螺距大于TP1.5mm 或 16T
原创
2022-09-30 13:44:32
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数据结构中，图的应用场景非常广泛，与我们的生活息息相关，在基于图做的应用中，比较典型的有：在交通规划中的最小生成树，用于导航的最短路径等。比如下图 这里，我们介绍邻接表表示方法。在表示图的时，我们一般使用如下的两个实例属性，表示邻接表的字典nodeNeighbors，标志是否已访问的字典visited。针对如下的图：来实现广度优先遍历以及深度优先遍历还用求最短路径： 简述思想：
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2023-11-10 19:11:13
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在许多实际应用中，路径优化算法成为提高系统效率、降低资源消耗的重要工具。对于使用 Python 开发的应用程序来说，优化路径问题可以在运输、物流、网络路由等领域体现出巨大的价值。本文将详细阐述 Python 路径优化算法的应用流程，从问题背景到预防优化措施，带你深入了解该领域。
### 问题背景
在一个城市的配送系统中，存在多个配送点和中心，每个配送点都有不同的需求，而配送中心需要根据这些需求
我们常会使用曲面流线精加工来加工此种或类似曲面，但有时出来的路径不慎理想(如下图)此时我们可以使用”曲面”功
原创
2022-09-30 13:21:51
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目 录 1 绪论 3 1.1研究背景 3 1.2研究意义 3 1.3国内外研究现状综述 4 1.4研究内容及技术路线 5 1.5研究方法 7 2 物流配送概述 3 2.1物流配送简介 3 2.2物流配送模式的类型 4 2.3新时代下的“智慧物流” 5 3 JD公司现状及物流配送竞争力分析 3 3.1JD公司基本信息 3 3.2JD物流配送SWOT分析 4 3.3JD物流配送竞争力评价指标权重计算
理论分析 Srinivas 和 Deb 于 1993 年提出 了 NSGA (non-dominated sorting in genetic algorithm) (Srinivas et al, 1994)。NSGA 主要有三个方面的不足：一是没有最优个体 (elitist) 保留机制，有关研究表明（如文献Zitzler et al, 2000； Rudolph, 2001），最优个体保留机制
路径规划算法：基于粒子群优化的路径规划算法- 附代码 文章目录路径规划算法：基于粒子群优化的路径规划算法- 附代码1.算法原理1.1 环境设定1.2 约束条件1.3 适应度函数2.算法结果3.MATLAB代码4.参考文献 摘要：本文主要介绍利用智能优化算法粒子群算法来进行路径规划。 1.算法原理粒子群算法具体原理请参照博客1.1 环境设定在移动机器人的路径优化中，每个优化算法的解代表机器人的一条
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2024-02-27 13:48:58
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夜光序言： 现代社会的天才越来越少，就是因为让人分心的东西越来越多，专注力不够，毅力和坚持太难。 正文： 基于分区和融合算法的单 AGV 路径规划 对于全局路径搜索，A星算法是一种经典的启发式搜索算法，是求解短路 径较为有效的路径搜索方法，但是易于与货架发生碰撞，不符合AGV的运输要 求。但是一般扩大货架边界
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2024-08-02 15:25:59
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路径规划算法：基于风驱动优化的路径规划算法- 附代码 文章目录路径规划算法：基于风驱动优化的路径规划算法- 附代码1.算法原理1.1 环境设定1.2 约束条件1.3 适应度函数2.算法结果3.MATLAB代码4.参考文献 摘要：本文主要介绍利用智能优化算法风驱动算法来进行路径规划。 1.算法原理风驱动算法原理请参考1.1 环境设定在移动机器人的路径优化中，每个优化算法的解代表机器人的一条运动路径
问题描述在解决带有时间窗的路径优化问题时，很难抉择时间窗与路径最短两个之间的关系，通常采用将多目标转换成单目标函数的方法，而转换成单目标后，系数的调节起到至关重要的作用，其中一个占比较小，就会导致另外一个参数对结果影响较大，很难真正的反应出满意的解，所以此文章采用帕累托方法，运用遗传算法，对这两个目标进行分析。主程序如下clc;clear;
tic;
%% 初始化
PopSize=200;%种群大
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2023-12-26 14:26:43
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外卖项目优化（三）前后端分离、接口文档、项目部署前后端分离开发YapiSwagger项目部署前言当前项目中，前端代码和后端代码混合在一起，是存在问题的，存在什么问题呢？主要存在以下几点问题：1). 开发人员同时负责前端和后端代码开发，分工不明确2). 开发效率低3). 前后端代码混合在一个工程中，不便于管理为了解决上述提到的问题，现在比较主流的开发方式，就是前后端分离开发，前端人员开发前端的代码，
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2023-12-10 08:10:52
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优化钢铁加工：RFID技术的革新应用RFID是一种无线通信技术，通过将标签上的电子数据以无线电信号的形式传输，实现对物品的远程识别和跟踪。在钢铁加工领域，RFID技术的应用能够提高生产效率、降低成本并优化物流管理。本文将探讨RFID技术在钢铁加工上的应用。一、数据收集与管理RFID技术在数据收集与管理方面的应用为钢铁加工带来了革命性的改变。传统的手动数据收集方法不仅耗时费力，还容易出错。而RFID
原创
2023-12-14 11:08:41
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gdalgdal.warp矢量裁剪栅格from osgeo import gdal,gdalconst
shppath = r'D:\Africa\Africa_city.shp'
tifpath = r'D:\regionImg\VNL_2012Africa.tif'
outtif1 = r'D:\Africa\Africa_FID0.tif'
cutlineWhere = 'FID = 248
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2024-04-10 14:05:23
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1模型介绍 一种基于蚁群算法的多配送中心车辆路径优化方法,首先,针对多配送中心车辆路径优化问题,对各个客户点设计了以最近配送中心为启发式信息的惩罚函数;其次,将具有上述启发式信息的罚函数加入到各配送点的信息素更新过程中,从而提高了算法的搜索效率.本发明在实际物流配送车辆路径优化应用中可以快速的得到可靠的最佳配送路径.1.1 多中心VRP模型1.2 蚁群算法原理 蚁群算法(AG)是一种模拟蚂蚁觅食行
前言VRP问题（Vehicle Routing Problem）是指在给定数量的配送车和一系列客户需求点之间，将车辆分配到不同的客户需求点，在满足需求的前提下，使得车辆行驶的总里程达到最小。该问题属于NP-hard问题，难以通过穷举法求解，需要采用优化算法求解。CPLEX是一种高效的优化求解器，在解决VRP问题中具有很好的应用效果。下面介绍使用MATLAB和CPLEX求解VRP问题的步骤：1. 定
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2024-03-05 06:04:01
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路径规划（二）、A算法（转） 一、关于A算法基本原理的相关博客或地址 1.这是一篇讲述如何使用matlab实现A算法的文章，其程序为动态演示A搜索过程以及路径规划结果。原文章链接 2.这是一篇关于A算法的详细讲解，是一片译文，但是翻译的很棒。写的非常详细，对A算法的原理、流程和实现为程序的时候需要额外考虑的东西。A*译文随笔笔记 3.这是一篇讲述A寻路算法的文章，它从广度优先搜索（Breadth-
目录作业名称：外卖送餐路径优化算法（1）计算最优路径（总送餐时间最短策略）（2）如果目标是客户总最短等待时间策略，最优路径如何（3）如果考虑有优先客户（某个客户指定某个时间之前必须送到的优先 策略）最优路径如何变化？（4）平衡策略，总送餐时间和总等待时间达到平衡，最优路径如何？作业名称：外卖送餐路径优化算法•作业描述：地图数据，至少200个节点，有餐馆（出发地）、小区（目的地）、路口（ 十字、丁字
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2024-05-29 10:07:06
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Python基础语法相关一、Python中的pass语句的作用是什么？pass语句什么也不做，一般作为占位符 或者创建站位程序，pass语句不会不执行任何操作。 二、Python是如何进行类型转换的？python提供了将变量或值从一种类型转换为另一种类型的内置函数。比如int函数能将符合数学格式数字型字符串转换为整型。否则，返回错误信息。三、Python是如何进行内存管理的？Python引用了一个
# Python与Hive数据加工的初探
在大数据时代，数据的采集、处理和分析在各个行业中愈发重要。Hive作为一个基于Hadoop的数据仓库，可以有效地处理海量数据。而Python以其灵活的语法和强大的数据处理库，成为了数据分析和处理中的重要工具。本文将介绍如何使用Python与Hive进行数据加工，并提供相应的代码示例。
## 一、Hive简介
Hive是一个数据仓库基础设施，允许用户通
