如何在C中连接两个整数
Stack Overflow 用许多其他语言回答了这个问题，但没有用 C 语言回答.所以我想我会问，因为我有同样的问题. C 中如何将两个整数连接起来? 示例: x = 11;y = 11; 我希望 z 如下: z = 1111; 其他示例尝试使用字符串执行此操作.没有字符串的方法是什么? 我正在寻找一种在 C 中执行此操作的有效方法，因为在我的特定用法中，这是代码的时间
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使用动态变量优化背包
我正在尝试解决一个优化问题，它与背包问题非常相似，但无法使用动态规划解决.我要解决的问题和这个问题很相似: 解决方案 您确实可以使用 CPLEX 解决此问题.让我在 OPL 中向您展示这一点. 模型(.mod) {string} Categories=...;{string} 组[类别]=...;{string} allGroups=union (c in category) gr
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使用 OpenCV 在灰度图像中查找局部最大值
有谁知道如何使用 OpenCV 在灰度 IPL_DEPTH_8U 图像中找到局部最大值?HarrisCorner 提到了类似的东西，但我实际上对角落不感兴趣......谢谢！ 解决方案 我想你想使用 MinMaxLoc(arr, mask=NULL)->(minVal, maxVal, minLoc, maxLoc)在数组或子数组中查找全局最小值和最大值 对你的形象起作用
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我正在寻找一种用于矩阵 [NxM] 的快速 DCT 和 IDCT 的简单算法
我正在寻找一种简单的算法来执行快速 DCT(类型 2) 的任意大小 [NxM] 矩阵，以及逆变换算法 IDCT(也称为 DCT 类型 3). 我需要一个 DCT-2D 算法，但即使是 DCT-1D 算法也足够好，因为我可以使用 DCT-1D 来实现 DCT-2D(和 IDCT-1D 来实现 IDCT-2D). PHP 代码更可取，但任何足够清晰的算法都可以. 当矩阵大小超过 [2
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为什么神经网络的权重应该初始化为随机数?
我正在尝试从头开始构建神经网络.所有 AI 文献都一致认为，权重应该初始化为随机数，以便网络更快收敛. 但是为什么神经网络初始权重被初始化为随机数? 我在某处读到过这样做是为了“打破对称性"，这使得神经网络学习得更快.打破对称性如何让它学得更快? 将权重初始化为 0 不是更好的主意吗?这样权重就能更快地找到它们的值(无论是正值还是负值)? 除了希望权重在初始化时接近其最佳值
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剪裁管时如何计算最小浪费
我有一个数学问题需要解决: 任务是用最少的废料从固定长度的管子中切割出预定数量的管子. 假设我想从标准长度为 6m 的管中切出 10 根 1m 管和 20 根 2.5m 管. 我不确定此类问题的算法会是什么样的? 我想创建一个不同尺寸管的变体列表，将它们装入标准尺寸的管中，然后然后选择浪费最少的变体. 首先，我不确定是否有其他更好的方法来解决这个问题. 其次，我
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使到一组 n 个点的欧氏距离之和最小的点
我在二维平面上有一组点 W={(x1, y1), (x2, y2),..., (xn, yn)}.你能找到一种算法，将这些点作为输入并返回二维平面上的一个点 (x, y)，该点与 W?换句话说，如果 di = Euclidean_distance((x, y), (xi, yi)) 我想最小化: d1 + d2 + ... + dn 解决方案 问题 您正在寻找几何中
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你如何找到学生在课堂上的最佳分配?
A 级 23 名、B 级 24 名和 C 级 30 名学生需要分配到三个班级.这些类的大小必须几乎完全相同.不同的级别可以混合成一个类，但最好能避免.无论如何，一个班级的一个级别应该有0个学生，或者超过6个. 你能帮我解决这个组合优化问题吗?下面是一个示例输入和输出.如果你能告诉我如何解决一般问题，就加分！ 输入: pupils = { "A" : 23, "B" : 24, "C"
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网格上的 2D 装箱
我有一个 n ×m 网格和 polyominos 的集合.我想知道是否可以将它们打包到网格中:不允许重叠或旋转. 我希望像大多数打包问题一样，这个版本是 NP-hard 并且难以近似，所以我不期待任何疯狂的事情，而是一种可以在 25 × 左右的网格上找到合理打包的算法；25 并且在 10 倍左右相当全面；10 会很棒.(我的图块大多是四块方块——四个方块——但它们可能有 5–9+ 个方块.)
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使用 SciPy 的最小化找到图中的最短路径
我试图在下图中找到从 G 到 C 的最短路径，我编写了以下代码来完成它. 首先，我给出了我认为应该使用的方程式和约束条件: 我们最大化直流受制于: db-da df-da dc-db dd-dc de-dd df-dd dd-de dg-de da-df db-df dc-df de-df dd-dg dh-dg da-dh db-dh 将 num
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Scipy 最小化约束函数
我正在解决以下优化问题: 使用此 Python 代码: from scipy.optimize 导入最小化导入数学定义 f(x):返回 math.log(x[0]**2 + 1) + x[1]**4 + x[0]*x[2]x0 = [0, 0, 0]缺点=({'类型':'ineq'，'有趣': lambda x: x[0]**3 - x[1]**2 - 1},{'type': 'ineq'
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如何在 Windows 10 的 pyomo 的 SolverFactory 中使用“cbc"
我一直在尝试在pyomo中使用"cbc"求解器，如下所示: 将pyomo.environ导入为pe求解器= pe.SolverFactory('cbc')结果= Solver.solve(m) 目前，我一直在使用pyomo安装的嵌入式求解器，即'glpk'，并且我发现'cbc'在许多情况下都可以做得更好. 我正在使用:python 3.XX Anaconda环境 Windo
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如何仅使用整数输入来最小化实函数
哪种优化算法适用于整数输入，浮点输出? 一个想法只是使用布伦特搜索，但是构想出一种方法，该方法可以对两个最接近的点进行插值，以伪造实数输入而不是整数输入. 我的第二个想法是，这似乎是一个普遍的需求，必须已经有一些东西要做，并且/或者是一种更适合它的算法? Bisect当然可以解决此问题，但是对于大量输入，可以缩短其收敛时间.像布伦特优化之类的混合动力会更好. https:/
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问题不符合CVXPY中的DCP规则
“问题不遵循 DCP 规则"发生在目标函数上，但在数学上这是凸的(我证明了)，当我将同样的问题应用于 CVXOPT 时，它起作用了. 我不知道应该修改什么. x = cp.Variable(数据长度)obj = cp.Minimize((-mu_hat @ x)** 2 * cp.quad_form(x，covar))约束= [sum(x)== 1，x = [i范围中的i的[bound
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由于scipy SLSQP中不受约束的约束而导致的数学域错误最小化
考虑一个简单的问题: 最大对数(x)符合x> = 1e-4 使用 scipy.optimize.minimize 解决问题: 将numpy导入为np从scipy.optimize导入最小化从数学导入日志def func(x):返回日志(x [0])def func_deriv(x):返回np.array([1/x [0]])缺点=({'type':'ineq'，'fun':lambda x
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函数返回一个向量，如何通过NumPy最小化
我正在尝试最小化函数，该函数返回值的向量，这是一个错误: 设置具有序列的数组元素 代码: P = np.matrix([[0.3，0.1，0.2]，[0.01，0.4，0.2]，[0.0001，0.3，0.5]])Ps = np.array([10,14,5])def物镜(x):x = np.array([x])res = np.square(Ps-np.dot(x，P))返回资源
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IPOPT选项可减少迭代次数后减少约束违规
我正在使用通过OpenMDAO实施的IPOPT，在理解和控制停止标准方面遇到一些麻烦. 这是我具体要经历的事情:最初，IPOPT能够找到一个看起来更好的解决方案，尽管稍微违反了约束条件(直觉告诉我，调整一些参数可能会将其带入可行区域).来自此讨论，我理解“线性或非线性等式或不等式约束在求解器在最终迭代中完成收敛之前不一定会得到满足."因此，我想知道是否可以更改容差，以便求解器将更快地完全满足
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根据密度函数将平面划分为相等质量的区域
给定平面中的“密度"标量场，如何将平面划分为良好的(低惯性矩)区域，以便每个区域包含相似数量的“质量"? 这不是对我实际问题的最好描述，但这是我能想到的最简洁的措辞. 我有一张虚构的世界大地图，可以在游戏中使用.我对一个人一天可以从这张地图上任何给定点走多远有了一个很好的主意，并且这会因地形等因素而有很大差异.我想通过将地图分为多个区域来表示此信息，以便步行一天可以将您从任何地区带到其
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如何使用Python Gekko解决绝对值abs()目标?
具有平方目标的优化问题可以在Python Gekko中使用IPOPT成功解决. 来自gekko的 导入GEKKO将numpy导入为npm = GEKKO()x = m.Var();y = m.帕拉姆(3.2)m.Obj((x-y)** 2)m.solve()打印(x.value [0]，y.value [0]) 但是，当我切换到绝对值目标 np.abs(xy)( abs 的numpy版本)
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使用scipy.optimize最大化目标函数
scipy.optimize模块具有scipy.optimize.minimize，它允许查找使目标函数最小化的值.但是没有scipy.optimize.maximize.为什么?如何使用SciPy解决最大化问题? 解决方案 为最大化 f ，我们将 -f 最小化.一个迷你示例，最大化正弦函数 f : 来自scipy.optimize的 导入最小化将numpy导入为npf = lambd
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