关于work life balance的数学表示?

关于work life balance

一、前言

最近看最优化问题,发现可以使用约束优化的问题看待Work Life Balance


二、公式

2.1 满足基本生活需求,最大化工作表现

max ⁡ a , b , c w o r k ( a , b , c ) s . t .    l i v e ( a , b , c ) > = a c c e p t a b l e \max_{a,b,c} work(a, b, c)\\s.t.\:\:live(a, b, c) {>=} acceptable a,b,cmaxwork(a,b,c)s.t.live(a,b,c)>=acceptable



2.2 满足基本工作需求,最大生活的需求

max ⁡ a , b , c l i f e ( a , b , c ) s . t .    w o r k ( a , b , c ) > = a c c e p t a b l e \max_{a,b,c} life(a, b, c)\\s.t.\:\:work(a, b, c) {>=} acceptable a,b,cmaxlife(a,b,c)s.t.work(a,b,c)>=acceptable


三、小结

也许,2.2的就是我们的Work Life Balance。当然现实来说会有更多的constrains

基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型,个人经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分99分,代码完整确保可以运行,小白也可以亲自搞定,主要针对计算机相关专业的正在做大作业的学生和需要项目实战练习的学习者,可作为毕业设计、课程设计、期末大作业,代码资料完整,下载可用。 基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现
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