本文简要解析JVM的内部结构。下图显示了一个典型的一块JVM（符合JVM Specification Java SE 7 Edition）所具备的关键内部组件。上图...
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2015-12-15 13:31:00
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[问题描述]：潜水员为了潜水要使用特殊的装备。他有一个带2 种气体的气缸：一个为氧气，一个为氮气。让潜水员下潜的深度需要各种的数量的氧和氮。潜水员有一定数量的气缸。每个气缸都有重量和气体容量。潜水员为了完成他的工作需要特定数量的氧和氮。他完成工作所需气缸的总重的最低限度的是多少？例如：潜水员有5 个
原创
2021-05-29 18:45:40
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Problem Description 潜水员为了潜水要使用特殊的装备。他有一个带2种气体的气缸：一个为氧气，一个为氮气。让潜水员下潜的深度需要各种的数量的氧和氮。潜水员有一定数量的气缸。每个气缸都有重量和气体容量。潜水员为了完成他的工作需要特定数量的氧和氮。他完成工作所需气缸的总重的最低限度的是多
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2017-04-22 20:36:00
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# Python潜水水电实现方法指南
## 概述
本文旨在帮助刚入行的开发者实现"Python潜水水电那个好"功能。通过本文，你将了解到实现这个功能的整体流程，并学习每一步所需的代码和其注释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)-->B(准备环境)
B-->C(获取输入)
C-->D(处理输入)
D-->E(执行Python
原创
2023-08-25 17:35:33
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正潜水研究Joomla!，两周ing…
原创
2009-03-31 14:02:15
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Time Limit: 1 secondMemory Limit: 128 MB【问题描述】潜水员为了潜水要使用特殊的装备。他有一个带2种气体的气缸：一个为氧气，一个为氮气。让潜水员下潜的深度需要各种的数量的氧和氮。潜水员有一定数量的气缸。每个气缸都有重量和气体容量。潜水员为了完成他的工作需要特定数...
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2017-10-06 19:23:00
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Python编程利用单纯形法和scipy库对比分析求解线性规划最大值和最优解问题一、单纯形法介绍1、什么是单纯形法2、单纯形法求解思路3、单纯形法步骤4、最优解可能出现的情况二、具体题目实例三、利用单纯形法求解线性规划最优解和最大值1、编写数据文档，填入线性回归分析标准化模型2、编写Python代码四、利用Python中的scipy库对线性规划的最优解、最大值进行求解1、编写Python代码2、
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2023-08-09 21:02:33
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# Python 最优解法的探索
在编程中，效率和性能是重要的考量因素。而在众多编程语言中，Python因其简洁的语法和强大的库而备受青睐。然而，如何在Python中实现最优解法却是一门技术活。本文将围绕Python的最佳实践、常用算法以及状态机与任务调度的设计，全面展开讨论。
## 一、Python 的最优解法基础
最优解法并不意味单一的解决方案，而是根据具体问题选择合适的算法和数据结构。
动态规划动态规划（dynamic programming)与分治方法相似，都是通过组合子问题的解来求解原问题。动态规划方法通常用来求解最优问题（optimization problem)，这类问题可以有很多可行解，每个解都有一个值，我们希望寻找具有最优值（最小值或最大值）的解，我们称这样的解为问题的一个最优解，而不是最优解，因为可能有多个解都达到最优值。 我们通常按如下4个步骤来设计一个动态规划算
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2023-08-25 18:51:03
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目录指派问题（基础）： 指派系数矩阵：转化为线性规划问题： 找到目标函数： 增加约束条件：matlab求解线性规划问题：intlinprog：指派问题的函数? ： 使用实例：指派问题延伸 ： 指派问题（基础）：
贪心算法（英语：greedy algorithm）又称贪婪算法，是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。比如在旅行推销员问题中，如果旅行员每次都选择最近的城市，那这就是一种贪心算法。贪心算法在有最优子结构的问题中尤为有效。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解。简单地说，问题能够分解成子问题来解决，子问题的最优解能递推到最终问题
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2023-09-15 22:13:08
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Python解决控制问题系列之二：线性连续系统最优控制问题 文章目录Python解决控制问题系列之二：线性连续系统最优控制问题1. 前言2. 线性系统问题描述3. Python 编程3.1 仿真状态模型构造3.2 黎卡提方程求解3.3 构造反馈控制器的I/O系统描述3.4 闭环系统构造4 结语 1. 前言线性系统是控制问题的最常见状态空间表达式模型，也是各类物理运动系统在平衡点处线性化后的标准模型
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2023-07-05 20:50:30
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之所以说，打印机玩潜水，那是因为，它跟我们玩起了隐身。
这样的一个问题，我是第一次碰到了。
一台PC，XP sp2系统。
打印机一直正常使用。结果，前几天，出现报错了。
打印机用户内线电话跟我说，他们的word不能打印了。
其实，很多时候，不会是打印机出了问题，而是由于用户的错误操作造成了打印机不能使用的假象。对于误操作这样的事情，我也就是过去查看一下打印机默认属性是否正
原创
2009-07-13 22:28:13
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什么是最优化问题通俗地说，就是求一个函数在可行域上的极值。若函数无约束条件则称为无约束优化；若约束条件为等式则称为等式约束优化；若约束条件为不等式则称为不等式约束优化。最优性条件最优性条件即极值点满足的条件。无约束问题最优性条件一阶必要条件：一阶导数等于0 二阶必要条件：二阶导数大于等于零一般约束优化问题的最优性条件无约束优化问题的算法框架step0 给定初始化参数及初始迭代点X0，置k=0；st
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2023-11-06 23:26:37
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最优化问题综述 1 优化问题分类优化问题一般可分为两大类：无约束优化问题和约束优化问题，约束优化问题又可分为含等式约束优化问题和含不等式约束优化问题。 无约束优化问题含等式约束的优化问题含不等式约束的优化问题 2 求解策略针对以上三种情形，各有不同的处理策略： 无约束的优化问题：可直接对其求导，并使其为0，这样便能得到最终的最优解；含等式约束的优
一、 局部最优与全局最优局部最优（local optimal solution）和全局最优（global optimal solution）是数学上的两个概念。所谓局部最优，指的是对于一个问题的解在一定范围或区域内最优，或者说解决问题或达成目标的手段在一定范围或限制内最优，或者说一件事的解决在一个点或者一条线上是最优的。而所谓全局最优，指的是针对一定条件/环境下的一个问题/目标，若一项决策和所有解
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2023-10-20 19:22:25
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最优路径之Dijkstra算法（一） #一、算法原理先根据路径图初始化二维数组的距离（即权值），数组存放对应点到各个节点的距离。 例如：Metro[0]=[0, 2, 3, 6,2048,2048]表示A到A距离为0，到B距离为2，到C距离为3……。 添加初始节点A到已确定点中，设置点A的状态为已确定。此时：已确定点数组 S={A},
未确定点数组 U={B,C,D,E,F}
节点A到各个
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2024-08-11 16:41:14
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Benamou Brenier算法Brief是一种连续数值方法，将最优传输问题转化为一个容易处理的\(d+1\)维凸变分问题。我们将会用Wasserstein测地线的理论描述它（相比于找到映射，这个方法是找到测地曲线\(\mu_t\)）。另外两个经典的连续方法是：Angenent-Hacker-Tannenbaum：基于最优传输映射应该是一个梯度的事实，移除非梯度项来减少能量；Loeper-Rap
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2024-03-07 22:28:38
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1、使用模拟退火算法SA（Simulate Anneal）贪心算法是，在求最优解时，从a点开始试探，如果函数值继续减少，那么试探过程继续，到达b点时，试探过程结束（因为无论朝哪个方向努力，结果只会越来越大），因此找到了局部最优b点。模拟退火算法以一定的概率来接受一个比当前解要差的解，因此有可能会跳出这个局部的最优解，达到全局的最优解。这个概率随着时间推移逐渐降低（逐渐降低才能趋向稳定）。过程：若f
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2023-11-18 09:39:05
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Hello，大家好，这里是六个核桃Lu！ Python | 用遗传算法 求解最优值（代码在文末）1 需求分析与设计原理1需求分析2算法分析及设计求解最优值问题采用遗传算法，遗传算法是一种基于自然选择和群体遗传机理的搜索算法，它模拟了自然选择和自然遗传过程中的繁殖、杂交和突变现象。再利用遗传算法求解问题时，问题的每一个可能解都被编码成一个“染色体”，即个体，若干个个体构成了群体(
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2023-08-22 12:08:19
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