理论Max-Min Fairness (MMF) 是一种在兼顾公平的前提下，尽可能让更多人满意的资源分配算法。但它并不是一个无懈可击的终极资源分配算法，看它的一个缺点：On the other hand, max-min fairness provides lower average throughput than maximum throughput resource management, w
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2023-06-19 09:34:48
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近期再写一个网络仿真器，里面參考了Max-MinFairness算法，这是一种比較理想、公平的带宽分配算法。其思路主要例如以下：首先是算法的准备，考察某一时刻的网络中全部的flow，因为每条flow都有其各个link，因此能够得到各个link上全部流经的flow，然后開始迭代，各个link都把capacity平均分给全部流经的flow，接着每条flow的速度就等于其最小link分配的带宽，然后
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2015-02-10 15:30:00
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https://atcoder.jp/contests/abc151/tasks/abc151_e 给出n个数，从中任选k个数，记f=这k个数最大值-最小值 求所有的f的和 Σ（max-min）=Σmax-Σmin 计算每个数成为max，min有多少种可能 将n个数从小到大排序后，第i个数 是max
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2021-08-05 10:03:22
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我们总会面临这样的问题，需要给一组用户分配一些稀缺资源，站在资源分配者的角度，他们具有等价的权利获取资源，但实际上，一些用户可能获取较少的资源就能够满足需要，这样看来，他们对资源的获取又不是完全等价的，似乎不适合去平分资源，因此就有了最大最小公平算法。最大最小公平算法定义如下（不带权）： 1、资源按照需求递增的顺序进行分
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2017-05-13 19:28:43
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我应该规范化数组。 我已经读过有关规范化的内容，并遇到了一个公式：我为此编写了以下函数：def normalize_list(list):
max_value = max(list)
min_value = min(list)
for i in range(0, len(list)):
list[i] = (list[i] - min_value) / (max_value - min_value
本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍;1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling)变换后各维特征有0均值，单位方差。也叫z-score规范化(零均值规范化)。计算方式是将特征值减去均值，除以标准差。sklearn.preprocessing.
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2023-08-15 15:25:28
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$$max(a, b, c) min(a, b, c) = \frac{|a b| + |b c| + |c a|}{2}$$，两个也适用，n个也适用
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2021-07-16 10:46:38
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刘丽文在《生产与运作管理》中对标准化作业的定义描述为：标准化作业是 指：通过现场观察、试验、改进后形成的目前最好的，最安全，最高效的标准作 业方式，标准化作业应该是以人的动作为中心，按照浪费最小、效果最好有效地进行生产的作业方法，是人、机、物、法、环的最佳结合方式的描述 。陆海军，郭明星在《全面标准化管理体系》一书中指出：标准化作业管理不仅要求我们在生产作业过程中严格遵守作业标准，更重要的是通过标
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2023-09-10 11:10:27
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在信息技术迅猛发展的今天，软件行业作为国家经济发展的重要支柱，其标准化进程日益受到广泛关注。产品标准化与服务标准化作为软件行业的两大核心要素，不仅关乎企业的竞争力，更是软件行业健康、有序发展的关键。在此背景下，软考（全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试）作为评价软件行业人才专业水平的重要标准，对于推动产品标准化与服务标准化具有不可替代的作用。
产品标准化是软件行业发展的基石。在软件开发过
对结构体struct a {
int b;
int c;
}有几种初始化方式：struct a a1 = {
.b = 1,
.c = 2
};或者struct a a1 = {
b:1,
c:2
}或者struct a a1 = {1, 2};内核喜欢用第一种，使用第一种和第二种时，成员初始化顺序可变。 标记化结构初始化语法在Linux2.6内核中对结构
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2023-08-25 00:57:36
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数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。 也有一些人要将这种做法区分为“正规化”和“标准化”两种。其中，“正规化”表示将值的范围缩小到0和1之间；“标准化”则是将特征值转换为均值为0的一组数，其中每个数表示偏离均值的程度
PyTorch 正则化层1. BatchNorm标准化1.1 BatchNorm1d一维标准化输入：（N, C, L) N：batch的样本数量 C: 样本的通道数 L: 样本单通道的尺寸大小对于小批量数据中的每一个特征维度执行如下的标准化操作：class BatchNorml1d(_BatchNorm):
r"""
对小批量(mini_batch)的2d或3d输入进行批标准化(B
定义上的区别归一化：将数据的值压缩到0到1之间，公式如下标准化：将数据所防伪均值是0，方差为1的状态，公式如下： 归一化、标准化的好处：
在机器学习算法的目标函数(例如SVM的RBF内核或线性模型的l1和l2正则化)，许多学习算法中目标函数的基础都是假设所有的特征都是零均值并且具有同一阶数上的方差。如果某个特征的方差比其他特征大几个数量级，那么它就会在学习算法中占据主导位置，导致学习
数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。1 min-max标准化(Min-maxnormalization)也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落到[0,1]区间，转换函数如下:其中max为样本数据的
引入评价是现代社会各领域的一项经常性的工作，是科学做出管理决策的重要依据。随着人们研究领域的不断扩大，所面临的评价对象日趋复杂，如果仅依据单一指标对事物进行评价往往不尽合理，必须全面地从整体的角度考虑问题，多指标综合评价方法应运而生。所谓多指标综合评价方法，就是把描述评价对象不同方面的多个指标的信息综合起来，并得到一个综合指标，由此对评价对象做一个整体上的评判，并进行横向或纵向比较。而在多指标评
标准输出(sys.stdout)对应的操作就是print(打印)了，标准输入(sys.stdin)则对应input(接收输入)操作，标准错误输出和标准输出类似也是print(打印)。python最基本的操作 - 打印：print其效果是把 1 写在console(命令行)里面让你看。实际上他的操作可以理解为：把console(命令行)作为一个板子，通过sys.stdout = console指定往
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2023-07-31 19:34:54
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import pandas as pd
import numpy as np
datafile = '../data/normalization_data.xls' # 参数初始化
data = pd.read_excel(datafile, header=None) # 读取数据最小-最大规范化 映射到区间>>> (data - data.min()) / (data.m
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2023-06-13 20:55:04
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[AtCoder Beginner Contest 151] E Max Min Sums （预处理组合数学，贡献） Problem Statement For a finite set of integers XX, let f(X)=maxX−minXf(X)=maxX−minX. Given
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2020-03-03 00:20:00
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机加生产线：标准化管理目视化管理—定置图目视化 工位栏板目视板设计 三、管理突破：系统性 二、自主管理： 多能工管理； 班组建设； 团薪制管理； 绩效管理； 如此多的系统管理要素如何能够持续、有效运行呢？ 依据三三制原则，培训操作，检验，设备点检技能 多能工管理机制 1、多能工管理 ●多能工管理—运行流程 收集信息制定《员工技能调查表》 组长 根据实际情况和三三制安排培训计划,制定《人员培训计划表
在机器学习回归问题，以及训练神经网络过程中，通常需要对原始数据进行中心化（零均值化）与标准化（归一化）预处理。目的 通过中心化和标准化处理，最终得到均值为0，标准差为1的服从标准正态分布的数据。 在多指标评价体系中，由于各评价指标的性质不同，通常具有不同的量纲和数量级。当各指标间的水平相差很大时，如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低指标的作用
