creater打包bot文件 creator作为流程的创建者，创建完成的流程为一个工程包，工程包里面有若干的文件。而worker作为执行机器人，运行的时候不能够直接使用工程包，必须使用自定义的*.bot类型的文件，而bot类型的文件需要由creator将工程发布才能得到，这项工作稍微优点繁琐，更重要的是需要
学习笔记 熟悉目标规划的基本概念及数据模型 使用商用求解器gurobi求解案例 目标规划 目标规划法是为了同时实现多个目标，为每一个目标分配一个偏离各目标严重程度的罚数权重，通过平衡各标准目标的实现程度，使得每个目标函数的偏差之和最小，建立总目标函数，求得最优解 目标规
需要修改ik分词插件源码 github官网下载对应那本的ik源码包(徐泽自己需要的版本) 下载好后，解压，用idea打开编辑源码 在工具类（CharacterUtil.java）里，找到方法 identifyCharType，加入以下代码： }else if (ub == Character.UnicodeBlock.GREEK // 希腊符号 // 希腊扩展符号 |
1. f=[-3,-1,0,0]; A=[2,-1,0,0]; b=[12]; Aeq=[3,3,1,0 4,-4,0,1]; beq=[30,16]; lb=[0,0,0,0]; ub=[]; [x,y] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub) Optimal solution found. x = 6.999999999999999 3.000000000000000 0 0y = -
从一个有序数组中查找某个值 这是二分法最常用到的地方，也即折半查找法，在C++的STL库中有相关的lower_bound和upper_bound函数进行实现。 下面用代码块来实现STL中的lower_bound: int n,k;//n为数组的大小，数组为a[0~n-1]，k为要搜索的值 int a[MAX_N]; int Lower_bound()//找到满足ai
闲来无事写了一个求不确定度代码，比较简单，如果测量数据数量不是5的话稍微改一下就行，用代码算不确定度省了不少事。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> int main() { float a[5] , delta ; int i ; float avg , sum ,ua , ub ,uc ;
# Moth-flame optimization algorithm import random as rd from math import exp, cos, pi from copy import deepcopy import sys import numpy as np half=0.4999999 def ini(SearchAgents_no,dim,ub,lb): population, fitness = [], [] Boundary_no= ub /dim
SAP MM UB类型的退货STO流程简述 SAP系统中，UB类型的采购订单（STO）用于公司内2个工厂之间的货物调拨场景。对于这个场景里的退货业务，UB类型的STO也是可以支持的。本文就是简述一下这个流程的操作全过程。 1，ME21N 创建公司内退货STO单据。 STO#4500000779, 单据类型：UB
先忽略最后x1,x2为整数的条件，求解x1,x2的值 clc; clear all; c=[40 90]; a=[9 7;7 20]; b=[56 70]; aeq=[]; beq=[]; lb=[0;0]; ub=[inf;inf]; [x,fval]=linprog(-c,a,b,aeq,beq,lb,ub); x best=c*x 求解答案为： x1,x2=0时，Z=0；可以知道Z的范围是0<=Z<=356，再对x1和x2任意
一。问题 二。问题分析 线性规划问题（先不管整数条件） 可用matlab的linprog函数进行求解 三。代码及其实现 clc clear all c=[40 90]; a=[9,7;7,20]; b=[56,70]; aeq=[]; beq=[]; lb=[0;0]; ub=[inf;inf]; [x,fval]=linprog(-c,a,b,aeq,beq,lb,ub); x best=c*x 四。结果 Optima
##题目 clc clear all c=[2 3 -5];%用目标函数系数来确定 a=[-2 5 -1;1 3 1];%约束条件左边约束 b=[-10;12];%约束条件右边系数 aeq=[1 1 1]; beq=[7]; lb=zeros(3,1);%下限为0 ub=[inf;inf;inf];%没有上限,因为只限制了x>0 [x,fval]=linprog(-c,a,b,aeq,beq,lb,ub); x %
线性规划 f=[2 3 -5]; A=[1 3 1; -2 5 -1]; %将>=号用两边同乘-1的方法变为标准形式<=形式 b=[12;-10]; Aeq=[1 1 1]; beq=[7]; lb=[-Inf 0 []]; %x(1)下限不存在故用-Inf表示，x(3)无约束故上下限均用[]代替 ub=[0 Inf []]; [x,fx]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
一、题目 二、matlab数字仿真 clear; close all; clc %% 基本参数定义 gamma=45; %给定的相位裕度 data1=5; %补偿修正量 data2=5; %补偿修正量 s=tf('s'); K=100;%开环增益 num=K; den1=[1,0]; den2=[0.1,1]; den3=[0.025,1]; den=conv(den1,conv(den2,den3));%分母部分 G0=
参考： https://blog.csdn.net/qq_41133375/article/details/105620784 from scipy import optimize import numpy as np #确定c,A_ub,B_ub c = np.array([3,4]) A_ub = np.array([[2,1],[1,3]]) B_ub = np.array([40,30]) #求解 res =optimize.linprog(-c,A_ub,B_ub) print(res)
引言 大家好，我是来自阿里云的李煌东，今天由我为大家分享 Kubernetes 监控公开课的第二节内容：如何 发现 Kubernetes 中服务和工作负载的异常。 本次分享由三个部分组成： 一、Kubernetes 异常定位存在痛点； 二、针对这些痛点，Kubernetes 监控如何更快、更准、更全的发现异常； 三
root登录 新建一个目录 /media/data sudo blkid 查找要挂载的硬盘的uuid 修改 /etc/fstab文件 添加一行 UUID=abdwerwerwersdfsd /media/data ntfs defaults 0 2 保存 执行命令 sudo mount -a 可参考 (5条消息) Linux自动挂载windows下
1 模型 简介见这里。 2 部分代码 function [FoodFitness,FoodPosition,Convergence_curve]=SSA(N,Max_iter,lb,ub,dim,fobj) if size(ub,1)==1 ub=ones(dim,1)*ub; lb=ones(dim,1)*lb; end Convergence_curve = zeros(1,Max_iter); %Initialize the positions of
1 模型简介参考这里 2 部分代码 function [FoodFitness,FoodPosition,Convergence_curve]=SSA(N,Max_iter,lb,ub,dim,fobj) if size(ub,1)==1 ub=ones(dim,1)*ub; lb=ones(dim,1)*lb; end Convergence_curve = zeros(1,Max_iter); %Initialize the positions of sa
1 模型简介见这里 2 部分代码 function [FoodFitness,FoodPosition,Convergence_curve]=SSA(N,Max_iter,lb,ub,dim,fobj) if size(ub,1)==1 ub=ones(dim,1)*ub; lb=ones(dim,1)*lb; end Convergence_curve = zeros(1,Max_iter); %Initialize the positions of salps
当我们使用mysql的join功能从多张表中取出数据并使用sum分别对取出的数据求和时 会发现sum出来的值是不对的，往往是正确值的整数倍 为什么会出现这样的情况呢 复现 假设有两张表：user_buy 和user_sell，分别记录了用户在某天的购买和出售金额， 结构如下： CREATE TABLE `user_buy` ( `i
多目标规划模型的求解方法 1.传统优化算法 1.1主要目标法 1.2分层序列法 1.3加权法 1.4理想点法 2.智能优化算法 遗传算法等… 例题实战：MATLAB中多目标遗传算法求解法 通用形式 例1： matlab求解： Fun.m function y=Fun(x) y(1)=x(1)^4-10*x(1)^2+x(1)*x(2)+x(2)^4-x(1
一、神经网络-支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间
一、简介 1 GOA数学模型2 GOA迭代模型3 GOA算法的基本流程4 GOA缺点 二、源代码 clc; clear; close all; % Change these details with respect to your problem%%%%%%%%%%%%%% ObjectiveFunction=@ZDT1; dim=5; lb=0; ub=1; obj_no=2; if size(ub,2)==1 ub=ones(1,dim)*ub
一、简介 2014 年 段 海 滨 教 授 通 过 归 纳 总 结 ， 提 出 鸽 群 算 法（Pigeon-inspired Optimization PIO），PIO 是模拟鸽子归巢行为而设计出来的群智能优化算法。PIO 具有原理简明的特点、需要调整参数极少、易于被实现。与其他算法比较有着计算相对简单，鲁棒性相对较强等明显的优
一、简介 萤火虫算法（Fire-fly algorithm，FA）由剑桥大学 Yang 于 2009 年提出 , 作为最新的群智能优化算法之一 , 该算法具有更好的收敛速度和收敛精度 , 且易于工程实现等优点。 1 算法原理在FA 中 , 萤火虫发出光亮的主要目的是作为一个信号系统 , 以吸引其他的萤火虫个体 , 其假设
