概要为每个约束确定正确的权重和级别并不容易。因为各个约束之间存在优先级平衡的情况。此外，量化软约束的影响对我们来说通常是一种全新的体验，因此他们需要多次调整才能找到一个适合的权重和级别。提供一个 UI 来调整约束权重，并将求解的结果可视化，以便可以自己调整约束条件的权重：5.1。创建约束配置首先，创建一个新的类来保存约束权重和其他约束参数。用@ConstraintConfiguration注解。@
阿尔法收益、贝塔收益，阿尔法风险和贝塔风险众所周知，投资股市的收益分为两部分，一部分来自市场行情波动的收益，另一部分来源于选股的操作收益！由市场行情变动带来的收益，称为贝塔收益（Beta、β收益）；由自身的选股带来的收益，称为阿尔法收益（Alpha、α收益）。换个角度，也可以十位投资者在市场交易中面临着两种风险——市场整体的风险，系统性风险（即贝塔或Beta、β风险）和有个体操作做成的非系统性风险
# ANP (Analytic Network Process) in Python
## Introduction
ANP (Analytic Network Process) is a decision-making framework that allows individuals or organizations to evaluate and prioritize multiple
问题提出 1.买钢笔，一般要依据质量、颜色、实用性、价格等方面的因素来选择某一只钢笔。 2.我们如果想要给一些问题的指标设定权重，而又减弱主观因素在里面。 对于这些问题我们都可以使用AHP算法，让结果尽量接近实际。AHP可以解决给指标计算权值，可以帮助我们对可选方案做决策。层次分析算法的思想 他依靠目标与影响目标的因素的联系紧密程度给各个指标或者候选方案赋予一个权值。算法步骤 一、建立层次
一、层次分析法层次分析法AHP，就是将指标分层次，根据问题的性质和要达到的总目标，把复杂问题分解成一系列的指标，并按照逻辑关系分为不同的层级，从而形成递阶层次结构。 然后通过两两比较的方式（判断矩阵），确定每一层指标对于上一层指标的影响力大小，线性加权求得评价总目标值。方案决策层级根据判断矩阵，求取相对权重一致性检验合格即可在这里插入图片描述ps： 判断矩阵 AHP存在的问题二、网络层次分析法网络
# 实现"netstat -anp |findstr 端口号"流程解析
## 整体流程
在Kubernetes（K8S）集群中，我们通常需要查看监听某个特定端口号的服务进程，可以使用命令"netstat -anp |findstr 端口号"来实现。这个命令会列出所有监听某个端口号的进程。
下面是实现整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 |
AHP权重计算方法案例1.案例背景公司要对网站用户行为进行追踪，以优化推荐系统算法，需要对已有的5项行为指标（为便于理解，此处展示5项）分配对应权重，需要我们数据部门给出权重建议。 当然不能拍脑门……我以AHP层次分析法为理论基础设计了一套权重计算方案2.理论背景AHP层次分析法，简言之，利用数字大小相对性，数字越大越重要，权重越高，计算每个因素的重要性。 AHP源于上世纪70年代初美国国防部研究
在许多实际问题中，各层次内部元素往往是依赖的。低层元素对高层元素亦有支配作用，即存在反馈。此时系统的结构更类似于网络结构。网络分析法正是适应这种需要，由AHP延伸发展得到的系统决策方法。ANP首先将系统元素划分为两大部分：第一部分称为控制因素层，包括问题目标及决策准则。所有的决策准则均被认为是彼此独立的，且只受目标元素支配。控制层中每个准则的权重均可用AHP方法获得。第二部分为网络层，它是由所有受
netstat用来查看系统当前系统网络状态信息，包括端口，连接情况等，常用方式如下：netstat -atunlp,各参数含义如下:-t : 指明显示TCP端口
-u : 指明显示UDP端口
-l : 仅显示监听套接字(LISTEN状态的套接字)
-p : 显示进程标识符和程序名称，每一个套接字/端口都属于一个程序
-n : 不进行DNS解析
-a 显示所有连接的端口在众多表目中找一个特定端口，肯
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2023-07-31 23:55:29
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RNN（Recurrent Neural Network）循环神经网络。对于CNN来说，比如图像处理，它逐渐从局部空间抽象到全局空间，有一种空间层次感，通道可以与空间一起卷积，也可以分开卷积。同时由于卷积权重共享，它可以减少参数。对RNN来说，它擅长处理序列问题，也就是输入中存在依赖的情况，比如预测下一个词语（N对N），情感分类（N对1），encoder-decoder（如seq2se
层次分析法，简称AHP，是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准肌、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法，该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年初提出。接下来，我会分为四个部分来讲 开始之前先说一个标度的问题，在成对比的因素中不要超过9个，即每层不要超过9个因素。以尽可能减少性质不同的诸因素相互比较的困难，以提高准确度。判断矩阵元素aij的标度方法(如图) 构建层次
网络分析法（ANP）是一种用于评估和分析复杂系统的方法，可以帮助我们理解系统中各个因素之间的相互关系和影响。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行ANP网络分析，并通过一个旅行图的例子来说明其应用。
ANP方法的核心是建立一个网络模型，包含各个因素和它们之间的关系。通过对网络模型进行定量分析，可以得到各个因素的权重和优先级，从而帮助决策者做出合理的决策。下面是ANP方法的一般流程：
1.
Contents写在前面0 Abstract1 Introduction2 FASTER R-CNN2.1 RPN(Region Proposal Networks)2.1.1 Anchor2.1.2 损失函数2.1.3 训练RPNs2.2 RPN和Fast R-CNN共享特征2.3 实现细节3 汇总网络执行过程3.1 Conv layers3.2 Region Proposal Network
IO模型分类五种IO Model blocking IO 阻塞IO nonblocking IO 非阻塞IO IO multiplexing IO多路复用 signal driven IO 信号驱动IO asynchronous IO
层析分析法（AHP)建模比赛中最基础的建模之一，其主要运用与解决评价类问题（例如选择哪种方案最好、运用那位员工表现最优秀等等）1.模型介绍指标选择 实例演示高考报考时小明纠结于是选择华中科技大学还是武汉大学。这个时候可以根据问题进行一些指标的比较。 这里小明最关心的是以下几点：项目权重学习氛围0.4就业前景0.3男女比例0.2校园景色0.1权重里面的数值表示小明认为的重要程度（权重），其和为1。
APH简介起源 层次分析法（AHP）是美国运筹学家Saaty于上世纪70年代初，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。层次分析法是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。该方法将定量分析与定性分析结合起来，用决策者的经验判断各衡量目标之间能否实现的标准之间的相对重要程度，并合理地给出每个决策方案的每个标准的权数，利用权数求出各方案的优劣次序，比较
层次分析法简介及适用题型：是建模比赛中最基础的模型之一，其主要用于解决评价类问题（例如：哪种方法最好，哪位运动员参赛，哪位员工表现优秀）；一.模型介绍 一般分为三层，最上面为目标层，最下面为方案层，中间是准则层或指标层。此图需要放入论文中。层次分析法可用打分去解决，根据权重的表格计算得分。而我们只需要补充
1.正常情况下应该可以监听出正在执行的进程,但我的是vagrant,权限不足,不能显示出进程netstat -a|grep 88112.权限问题:加sudo 就好sudo netstat -anp |grep 8811
原创
2021-07-13 14:55:33
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本文首先分类介绍主客观赋权法，然后简述四种客观赋权法的算法步骤，分别给出python代码。 文章目录0x01、权重计算方法简述1.1 赋权方法的分类1.2 数据处理函数0x02、利用信息量计算权重2.1 熵权法0x03、根据数据波动计算权重3.1 CRITIC权重法3.2 信息量权重法（变异系数法）3.3 独立性权重法参考资料 0x01、权重计算方法简述1.1 赋权方法的分类在用户建模的过程中，常
Send Q 对方没有收到的数据或者说没有Ack的,还在本地缓冲区 Recv Q 数据已经在本地接收缓冲区,但是还没有recv() The count of bytes not copied by the user program connected to this socket. 单位是字节，是表
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2019-08-30 15:32:00
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