<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[infinitor的博客]]></title><description><![CDATA[短短的路走走停停，长长的代码写个不停。]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Rivalsx]]></copyright><item><title><![CDATA[Machine-Learning–Based Column Selection for Column Generation]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/119007158</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/119007158</guid><author>Rivalsx</author><pubDate>Thu, 22 Jul 2021 19:25:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[论文阅读笔记，个人理解，如有错误请指正，感激不尽！仅是对文章进行梳理，细节请阅读参考文献。该文分类到Machine learning alongside optimization algorithms。
01 Column Generation
列生成 (Column Generation) 算法在组合优化领域有着非常广泛的应用，是一种求解大规模问题 (large-scale optimization problems) 的有效算法。在列生成算法中，将大规模线性规划问题分解为主问题 (Master Prob]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于学习的方法决定在哪些分支节点上运行heuristic算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/118771211</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/118771211</guid><author>Rivalsx</author><pubDate>Thu, 15 Jul 2021 23:07:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[1 混合整数规划求解
混合整数规划问题（MIP）目前比较有效的算法就是branch and bound，branch and cut等。很多商业的或者非商业的MIP solver用的都是这些框架。branch and bound构建MIP的搜索数，通过搜索策略（DFS、BFS等）对分支树进行搜索，通过求解节点的linear relaxation（LP）获得节点的下界（lower bound）。如果LP解满足整数约束（IP），则可认为找到了原问题的一个可行解（feasible solution），branch]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深度学习结合树搜索求解集装箱预翻箱问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/118662083</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/118662083</guid><author>Rivalsx</author><pubDate>Sun, 11 Jul 2021 23:17:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[论文阅读笔记，个人理解，如有错误请指正，感激不尽！该文分类到Machine learning alongside optimization algorithms。
01 container pre-marshalling problem (CPMP)
对集装箱进行预翻箱整理,使得集装箱的堆放顺序符合取箱顺序,以尽量减少取箱装船过程中的翻箱次数。如下图所示，出箱顺序为1234……6，灰色的集装箱2、4、5挡住了先要出来的集装箱1、3，因此需要不断移动灰色的集装箱到别处去，直到不挡住别的箱子。这样1可以顺利先出]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ASP.NET 大学场地预约系统[源码+数据库]]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/117703078</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/117703078</guid><author>Rivalsx</author><pubDate>Tue, 08 Jun 2021 15:01:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[这个是我在修专业课《Web应用开发技术》时的结课作业，分组是按5人一组的。结果由于我是大四老学长回来补修的。就自己单干了。采用了asp.net技术开发的，前端用了一些CSS框架进行美化。数据交互采用AJAX，数据库用的SQL Sever。
代码获取
关注公众号【程序猿声】后台回复【WRB】即可获取。
1、目标与应用场景
同学们在进行各类活动时，通常需要一定的场地配合。如果是室外场地，例如操场等无需进行借用预约便可使用。但是大部分活动都需要在室内场地完成，例如开团员大会，开班会，班级联谊等。再者，教师群体需要]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ASP.NET 大学场地预约系统]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/119163884</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/119163884</guid><author>Rivalsx</author><pubDate>Tue, 08 Jun 2021 15:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[这个是我在修专业课《Web应用开发技术》时的结课作业，分组是按5人一组的。结果由于我是大四老学长回来补修的。就自己单干了。采用了asp.net技术开发的，前端用了一些CSS框架进行美化。数据交互采用AJAX，数据库用的SQL Sever。
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1、目标与应用场景
同学们在进行各类活动时，通常需要一定的场地配合。如果是室外场地，例如操场等无...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[来聊聊最短路问题中的label-setting算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/112390995</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/112390995</guid><author>Rivalsx</author><pubDate>Sat, 09 Jan 2021 14:01:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[时间过得真快！转眼间一年又过去了，我记得上一次写推文还是在去年。前段时间一直在做Label Setting相关的研究，今天趁着有空了，赶紧来聊一下吧~
一、最短路问题(SPP)
最短路问题（Shortest Path Problems）相信学过运筹学的小伙子们都不陌生了，就是给定一个网络，网络的边上有权重，找一条从给定起点到给定终点的路径使路径上的边权重总和最小。其实从广义上来说，他是一个非常大的分类。在近几十年的研究中，涌现了很多最短路问题的变种。
最简单的就是下面这种，不带任何约束的，只要路是想通的，就]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MacOS bigSur 搭建fabric2.1环境]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/111111197</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/111111197</guid><author>Rivalsx</author><pubDate>Sun, 13 Dec 2020 14:07:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、准备工作

安装docker

阿里云镜像下载：http://mirrors.aliyun.com/docker-toolbox/mac/docker-for-mac/
换源成网易源：
  "registry-mirrors": [
    "https://hub-mirror.c.163.com"
  ]


docker info确认：



安装nodejs


安装go


去go语言中文网
https://studygolang.com/dl
执行go env查看GOPATH，将其添加到.z]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[vscode配置舒适的Latex环境~]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/110954985</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/110954985</guid><author>Rivalsx</author><pubDate>Thu, 10 Dec 2020 15:55:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[作为一只大学僧，平常难免要写写作业或者paper啥的，难免要和公式打交道。对于一些简单的小作业，用Markdown也能应付些许公式的编写。比如之前我写过一篇文章：
如何优雅的敲公式？
里面介绍了一些方法，对于日常写写少量公式还是够用的。至于word自带的公式编辑器，虽说现在能支持latex方式进行输入了：

但依然不好用，也只是勉强到了能用的地步。而对于日常需要搞搞小科研的小编来说，配置一个好用的latex环境就很有必要了，我觉得一个好的latex环境应该具有以下特点：

赏心悦目的界面能提高工作效率
代码]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用CPLEX写个数学模型就这么难？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/110132683</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/110132683</guid><author>Rivalsx</author><pubDate>Wed, 25 Nov 2020 15:41:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、前言
小编有个小伙伴，隔三差五就过来跟我说：这个模型CPLEX怎么写呢？我说我不是给你讲过好多次？他说CPLEX太复杂了，俺没学过学不会呢。
Similarly，遇到这个问题的不止小编这个小伙伴。很多刚入行的小伙伴都表示CPLEX对初学者来说并不是很友好，就连学习资料都不知道去哪里看，不像Excel或者Word，百度一下出来好多资料。
其实吧，这玩意儿并没有大家想的那么难，尤其是简单使用CPLEX求解一个模型的话，用来用去都是那几个函数而已。下面小编来给大家好好理一下，看完相信你也能用CPLEX跑一下论]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CPLEX出现‘q1‘ is not convex？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/109895281</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/109895281</guid><author>Rivalsx</author><pubDate>Sat, 21 Nov 2020 13:01:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[不知道大家在写CPLEX的时候遇到过这个问题没有？

其实有过经验的小伙伴都知道该怎么处理了，但是小编决定还是写一下避免刚入行的小伙伴们踩坑。
这个错误呢查了ibm knowledge center显示如下：

里面讲了一堆想必大家也懒得去看了，我来讲讲这类问题的解决方案吧~出现这个错误的原因不是编程上的问题，而是建模方式上的问题。简单来说就是目标函数或者约束上出现了非线性的数学表达式。
那么什么是线性和非线性呢？我这里引一下百度知道上一个非常通俗易懂的解释：

两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于branch and bound插入的large neighborhood search]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/109447133</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/109447133</guid><author>Rivalsx</author><pubDate>Mon, 02 Nov 2020 13:13:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、前言
今年开年那会还在做一个课题的实验，那时候想用large neighborhood search来做一个问题，但是后来发现常规的一些repair、destroy算子效果并不是很好。后来才知道，large neighborhood search以及它的衍生算法，这类框架给人一种非常通用的感觉，就是无论啥问题都能往里面套。
往往的结果是套进去效果也是一般。这也是很多刚入行的小伙伴经常喜欢干的事吧，各种算法框架套一个问题，发现结果不好了就感觉换下一个。最后复现了N多个算法发现依然no process，这时]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何实现一个快速高效的启发式算法？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/108942414</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/108942414</guid><author>Rivalsx</author><pubDate>Tue, 06 Oct 2020 19:16:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、前言
小伙伴们好，说起来已经好久好久好久没见了呢！之前一直忙着做其他事情去了（泛指学习一类），公众号已经落下好久好久了。今天来写点好玩的东西。
说起来，小编似乎就是做启发式算法起家的。当时记得老师是这么跟我说的，启发式算法这东西很简单，你不需要基础，有高中基础就够了（其实他想说的是初中……）。后来小编一直在学这个东西，做了三四年了，用启发式算法做过的大大小小的project已经不记得有多少了，所以还算得上有一点点经验。
因此今天就来写写，怎样实现一个比较高效的启发式算法吧~
二、何为高效？
说到这个词，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[盘点下那些年我们用过的编程工具IDE都有哪些]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/107135467</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/107135467</guid><author>Rivalsx</author><pubDate>Sun, 05 Jul 2020 10:25:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[前言
时间过得真快啊，昨天我们还是初高中的小屁孩，计划着明晚的“翻墙”上网大计，今天一晃大学就要毕业啦。当年你喜欢上的那个发小，现在早已是几个孩子的妈了，去山东找的也不是蓝翔了。今天咱们就来怀旧一下吧~当年学编程时都用过哪些工具吧。

01 Turbo C 2.0

还记得它吗？不不不，应该说，怎么可能忘了这货。想当年学C的时候，第一个C语言的hello world用的就是turboc 2.0写的。不过真的用到奔溃就是了。我还清晰的记得是Ctrl+F5运行，F5是编译。emmm……按Alt+Enter以后可]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[帝国竞争算法(imperialist competitive algorithm, ICA )详解+Java代码实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/107128898</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/107128898</guid><author>Rivalsx</author><pubDate>Sat, 04 Jul 2020 19:09:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[前言
这段时间用过这个算法做过相关的工作，今天就介绍一下吧。虽然感觉效果嘛，勉勉强强啦。不过每种算法肯定有其适用的地方，用到了就Mark一下方便后人吧~
介绍
帝国竞争算法（imperialist competitive algorithm，ICA）是Atashpaz-Gargari和Lucas于2007年提出的一种基于帝国主义殖民竞争机制的进化算法，属于社会启发的随机优化搜索方法。目前，ICA已被成功应用于多种优化问题中，如调度问题、分类问题和机械设计问题等。[2]
帝国主义竞争算法，借鉴了人类历史上政治]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[10分钟教你使用Picgo+GitHub+ jsDelivr搭建CDN加速免费图床]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/106994195</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/106994195</guid><author>Rivalsx</author><pubDate>Sun, 28 Jun 2020 10:44:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[前言
经常写Markdown或者博客的同学，肯定都要用到图床。图床是什么呢？其实相当于一个存储图片的网站，类似百度云这样，不过上传图片到图床后可以直接通过外链进行访问。
比如把本地一张a.jpg上传到图床后，便可以拿到一个链接https://www.xxx.com/img/a.jpg，然后点击这个链接就可以访问图片a了。今天来聊聊怎么搭建可靠的图床吧~
为什么会产生这个需求呢？因为小编经常写博文什么的，现在的做法是在简书上上传图片，然后把生成的图片链接放到Markdown文档上面，写好文档以后就可以批量复制]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[10分钟了解代码命名规范（Java、Python）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/106981410</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/106981410</guid><author>Rivalsx</author><pubDate>Sat, 27 Jun 2020 12:52:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[前言
关于代码命名，我相信是经常困扰很多小伙伴的一个问题，尤其是对于强迫症晚期患者。怎么说呢，每次小编在写代码之前，总会在想啊想啊，用什么命名法好呢？对于经常在C++、Java、Python等主流语言上切换的强迫症来说，换个语言换种命名风格简直不要太混乱。
今天就来梳理一下常见的代码命名规范以及适用范围吧。
常见命名规范
为什么需要命名规范呢？世界级软件大师 Martin Fowler 大神都说过 CS 领域有两大最难的事情，一是缓存失效，一是程序命名。

《Clean Code》这本书明确指出：

代码的]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[什么是算法？从枚举到贪心再到启发式（下）-终于有人把邻域搜索讲清了！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/106853648</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/106853648</guid><author>Rivalsx</author><pubDate>Fri, 19 Jun 2020 11:56:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[前言
在上一篇文章中，我们聊了枚举算法和贪心算法，并进行了详细对比，让大家了解了这两个算法的相关特点。相关的传送门如下：
什么是算法？从枚举到贪心再到启发式（上）
今天咱来聊聊启发式算法吧。至于什么是启发式算法，为什么有了枚举和贪心，还要启发式算法。看完这篇文章，相信你就能找到答案哦。
什么是启发式算法？
在上一篇文章中，我们对比分析了枚举法和贪心法的特点。枚举法呢，虽然能求得问题的最优解，但是所花的时间是在是太太太大了。贪心法呢，虽然能在极短的时间内找到一个尚且过得去的解，但是呢，有时候求得的解是在是太l]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[番茄路径优化系统介绍-专注于算法与路径优化VRP]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/106521573</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/106521573</guid><author>Rivalsx</author><pubDate>Wed, 03 Jun 2020 12:17:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[前言
大家好，最近消失了一阵子。因为这两周一直在折腾一款产品。事情是这样的，此前搞算法一直是和命令行打交道基本上，搞得心烦，然后前阵子上头条偶然看到一些前端框架做的系统，感觉还挺好看的，也蛮有趣的。于是就跃跃欲试想尝试下新的东西，加上此前不是做了很多算法嘛，有了一定的基础积累，于是想着把算法和UI结合起来，搞款能用的算法产品试试。
问题背景
整个项目还是基于VRP的一个背景，处理的问题在涵盖经典VRPTW的基础上，还包括了处理以下约束的能力：

多时间窗（一般由于客户营业休息时间等安排，会允许出现多个配送时]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[什么是算法？从枚举到贪心再到启发式（上）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/106171993</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/106171993</guid><author>Rivalsx</author><pubDate>Sun, 17 May 2020 11:41:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[前言
有人问我，什么是启发式算法？这个说来就话长了。那么，什么是呢？咱今天就来聊聊，并且，假定屏幕前的你只有大一刚学完谭浩强红本本的水平。
从背包问题说起
所谓算法嘛，肯定是要用来求解问题的。因此我们接下来的展开都需要围绕一个问题展开，那么我就用最简单的0-1背包问题（ 1-0 knapsack problem）来给大家讲讲吧。

你手头上有个背包，背包的容量有限，只能装CCC kg的物品。
现在有NNN个物品摆在你面前，每个物品都有自己的重量wiw_iwi​和价值viv_ivi​。
好了，现在要你做成决策]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[10分钟教你用Python打造学生成绩管理系统]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/106129303</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Rivalsx/article/details/106129303</guid><author>Rivalsx</author><pubDate>Thu, 14 May 2020 21:36:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[前言
大家好，这学期上了Python这门课，然后结课的时候老师要求做一个这样的学生管理系统。自己按照老师的要求写了一下，今天就把这个小程序分享出来吧供Python新手小朋友学习
欲下载本文相关的完整代码及算例，请关注公众号【程序猿声】，后台回复【Python成绩管理】不包括【】即可

1 总体构思
其实类似这类信息管理系统之类的程序，核心还是和数据打交道吧，包括增删查改，读取、展示、保存等。
在数据结构上，我依然用了老师给定的数据结构，即：
score1 = { "姓名":"张三丰", 
         ]]></description><category></category></item></channel></rss>