生产可能性边界PPF生产可能性曲线的形状通常是向右下方倾斜、向右上方突出的(用数学语言来说,生产可能性曲线的一阶导数为负,二阶导数也为负)向右下方倾斜:边际转换率与机会成本从产品端看生产一单位X可以用“多少单位”的Y来表示,这里的“多少单位”就是X和Y的边际转化率,机会成本就是的Y从要素端看利润最大化时成本最小化,两厂商的(劳动对资本的)边际技术替代率相等,边际技术替代率又等于两要素的价格之比其中
前言在反向代理、路由、分布式应用调度等场景中通常都需要用到负载均衡算法,负载均衡的关键要点是“均衡”,即确保调用请求能均衡地落到多个处理节点上,负载均衡算法一般使用随机或轮询都可以保证均衡性。现实中由于服务器性能或资源分配的差异,导致我们需要为服务节点设置不同的权重,权重高的节点得到更多流量,同时降低低权重节点的流量比例。也即带权重的均衡算法。下面我们讨论几种常见的负载均衡算法,并针对其中一种给出
$Money = array( 1,2,3,3,4,4,5,5,6,6,7,7,8,8,9,10 ); $Res = AccordingToMPA($Money, array( '1'=>'Admin','2'=>'张三','3'=>'庆庆','4'=>'鹏鹏', '5'=>'Admin','6'=>'张三','7'=>'庆庆','8'=
一 、程序与用户交互1.1、什么是与用户交互用户交互就是人往计算机中input/输入数据,计算机print/输出结果。1.2、为什么要与用户交互为了让计算机能够像人一样与用户沟通交流。比如,过去我们去银行取钱,用户需要把帐号密码告诉柜员,而现在,柜员被ATM机取代,ATM机就是一台计算机,所以用户同样需要将帐号密码告诉计算机,于是我们的程序中必须有相应的机制来控制计算机接收用户输入的内容,并且输出
转载 2024-01-04 05:57:27
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项目介绍TensorFlow2.X 搭建卷积神经网络(CNN),实现交通标志识别。搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠,然后经过全连接层,最后用softmax映射为每个类别的概率,概率最大的即为识别结果)。其他项目水果蔬菜识别:基于卷积神经网络的水果识别项目安装conda和pycharm若已经安装好了请忽略。在评论区获取:安装包的分享链接,包含Pycharm、Anacond
参考文献:黄海军《城市交通网络平衡分析》 需求函数:它描述服务质量随着交通流量增加而下降。 特性函数:它描述交通流量随着服务质量的改善而上升,自变量就是拥挤程度,拥挤导致行驶时间和费用的增加。 核心:寻找找交通运输系统中不同的环境下特性/需求两个函数的平衡点。 网络的两个元素:节点、连接节点的弧。 出行单位:车辆或出行人员。 物体在弧上流动会遇到阻抗,就是车辆在弧上行驶所需要的时间、耗油量等等。交
1、关于分配策略例题case1:某系统的空闲分区见下表,如有下列作业:96KB,20KB,200KB,分别采用首次适应算法和最佳适应算法来处理这些作业序列,哪种算法能满足该作业序列请求?分区号大小始址132KB100K210KB150K35KB200K4218KB220K596KB530K首次适应算法是选取第一个满足96KB的分区,即选取4号分区,218KB;    &nbsp
概述现在的高速以太网使用平衡双绞铜线就是因为平衡。抗扰度是线缆正确地传输以太网信号的重要因素,而双绞线中的两根导线的平衡可避免干扰进入线中。平衡还负责避免线中信号泄漏。当我们转向更高频率和更快的数据速率时,线缆对噪音会更加敏感,而保证良好的平衡则比以往更加重要。双绞线平衡是通过线缆的整体设计和精密制造实现的。但是,并非所有线缆都是相同的,市场上的线缆各有不同。通过模式转换测试保证双绞线的平衡是抗扰
本地环境设置如果愿意设置您的Python环境,让我们了解如何建立Python环境。 Python可在各种平台,包括Linux和Mac OS X,可尝试打开一个终端窗口并输入“python”,以检查是否已经安装了python,什么版本,如果已经有安装。Unix (Solaris, Linux, FreeBSD, AIX, HP/UX, SunOS, IRIX, etc.)Win 9x/
1. 用户管理2. 文件权限管理1. 用户管理ubuntu系统使用用户组和用户来管理用户,与用户管理相关的三个文件:/etc/passwd,用来存放用户信息,每行一条用户信息,每条信息包含7个字段,如:root:x:0:0:root:/root:/bin/bash用户名密码,x表示加密,加密后的密码存放在/etc/shadow文件中UID, 用户标识GID,组标识用户全名或本地账户用户的home目
博弈论主要研究公式化了的博弈方之间的相互作用,是研究具有斗争或竞争性质现象的数学理论和方法,博弈论考虑局中人的预测行为和实际行为,并研究它们的优化策略。博弈分析的目的是预测博弈的均衡结果,即给定参与人都是理性的,每个参与人都知道每个参与人都是理性的,理解并预测局中人的博弈行为。博弈论的研究路径是建立博弈模型,分析重点是找出均衡均衡是博弈模型的解,实质是对参与人策略和行为的理性预测。一 博弈的策略
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1、项目背景项目对京东电商运营数据集进行指标分析以了解用户购物行为特征,为运营决策提供支持建议。本文采用了MySQL和Python两种代码进行指标计算以适应不同的数据分析开发环境。2、数据集介绍数据集共有五个文件,包含了'2018-02-01'至'2018-04-15'之间的用户数据,数据已进行了脱敏处理,本文使用了其中的行为数据表,表中共有五个字段,各字段含义如下图所示:3、数据清洗# 导入py
流失用户分析模型是通过数据分析来识别和预测可能流失的用户,从而帮助企业采取措施留住客户。以下是我整理的关于如何在 Python 中实现流失用户分析模型的详细步骤。 ## 环境准备 在开始之前,我们需要准备好开发环境。以下是我推荐的依赖和安装指南。 依赖安装指南: - Python 3.6+ - pandas - scikit-learn - matplotlib - seaborn ``
原创 5月前
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1. 基于用户的协同过滤基于用户(User-Based)的协同过滤算法首先要根据用户历史行为信息,寻找与新用户相似的其他用户;同时,根据这些相似用户对其他项的评价信息预测当前新用户可能喜欢的项。给定用户评分数据矩阵R,基于用户的协同过滤算法需要定义相似度函数s:U×U→R,以计算用户之间的相似度,然后根据评分数据和相似矩阵计算推荐结果。在协同过滤中,一个重要的环节就是如何选择合适的相似度计算方法,
  最近将项目迁移到了公司服务器上,以后客户端调试和服务端开发都要去链接这台服务器,但是开发就需要调试,也需要log信息,同一局域网内,如何链接服务器并随时查看服务器上的log信息呢?今天搞了一下,把步骤分享如下:  临时服务器在VM下装的ubuntu系统,装好后设置联网模式为桥接模式:  首先在ubuntu下创建一个共享文件:这里命名为“share”  创建share步骤:(1)在ubuntu系
转载 2024-04-26 15:42:51
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文章目录写在前面的话样本实现分类结果 写在前面的话主要使用了PCA相关特征和平面拟合残差对点云进行分类。 主要是对该博主文章的复现(在此致谢,如有侵权请联系我),使得整体代码更加紧凑,方便阅读和理解。 点云特征计算主要借助于open3d,点云分类主要借助于sklearn。 得益于sklearn的优秀的接口设计,sklearn机器学习分类步骤大同小异。其主要步骤: 0预处理:将所有点云去掉地面点,
纳什均衡是指在非合作博弈中,所有参与者的策略组合构成一个策略组合,其中没有任何一个参与者可以通过单方面改变自己的策略而获得
1.项目背景客户流失是所有与消费者挂钩行业都会关注的点。因为发展一个新客户是需要一定成本的,一旦客户流失,除了浪费拉新成本,还需要花费更多的用户召回成本。 所以,电信行业在竞争日益激烈当下,如何挽留更多用户成为一项关键业务指标。为了更好运营用户,这就要求要了解流失用户的特征,分析流失原因,预测用户流失,确定挽留目标用户并制定有效方案。2.明确分析问题分析用户特征与流失的关系。从整体情况看,流失用户
目录         1、MySQL 读写分离与主从复制原理2、为什么要做读写分离3、什么时候要读写分离4、主从复制与读写分离5、mysql 支持的复制类型6、主从复制的工作过程8、常见的 MySQL 读写分离分为以下两种:9、amoeba配置文件实际操作搭建mysql主从复制搭建Amoeba 实现读写分离1、MySQL 读写分离与主从复制原理主从
方案产品介绍 H3C MSR 50系列多业务开放路由器包含MSR 50-40和MSR 50-60两款设备(分别如图 9.42的上、下图所示),该系列产品可以为大型分支机构提供高性能、多业务的一体化l网络方案,也可以作为大中型企业的核心网络设备,完成数据、语音、视频等多种流量的广域网交互。MSR 50针对安全数据连接进行设计,采用内置硬件加密功能的CPU和主板上内置的硬件加密引擎,大大提高产品的数据
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