《兴盛优选》专题

这是问题陈述 一位印度农民有一片农田，比如说1平方公里长，他想种小麦或水稻，或者两者兼有。农民有有限的F公斤肥料和P公斤杀虫剂。 每平方公里的小麦需要F1公斤化肥和P1公斤杀虫剂。每平方公里的水稻种植需要F2公斤化肥和P2公斤杀虫剂。假设S1是出售从一平方公里收获的小麦获得的价格，S2是出售从一平方公里收获的水稻获得的价格。 你必须通过选择种植小麦和/或水稻的地区来找到农民可以获得的最大总利润。

我试图检查在哪里失去了准确表示大整数的能力。所以我写了这个小片段： 这段代码似乎适用于所有编译器，除了clang。Clang生成一个简单的无限循环。戈德博尔特。 这是允许的吗？如果是，这是QoI问题吗？

我有以下应用程序要求： 从RabbitMq接收消息，然后根据一些更复杂的规则进行聚合，例如基于属性（具有预先给定的类型时间映射）和基于消息在队列中等待的现有时间（属性） 正如您在图中看到的一个用例：三条消息已经聚合并等待下一秒发布（因为当前速率为），但就在那时，以到达，并更新了，使其成为优先级最高的第一条消息。因此，在下一个选项中，我们不再发布聚合3，而是发布聚合2，因为它现在具有更高的优先级。

假设我实现了一个HashMap，其中字符被分配了一个值的ArrayList。 我已经在HashMap中创建了这些字符的PriorityQueue，但我希望能够根据此优先级删除这些字符： {a，b，c} {a，b}删除c，因为它的ArrayList中包含一个值，该值决定必须首先删除它。 对此最好的方法是什么？

我是一个很新的登录。如果我的Spring启动项目包含这两个文件- :位于*src/main/resources/下 :位于*src/test/resources/下 哪一个装货？还是？

我目前正在尝试确定使用GEKKO的氢气（H2）车辆加油过程的最佳流入条件。下面是耦合的常微分方程，用于控制H2和燃油箱壁的温度如何随加油时间变化。 哪里 这里，是储罐中H2的初始质量，是H2进入储罐的质量流量，是H2的比热比，是H2的流入温度，其他变量是中间变量/储罐参数。通过加油过程，被认为是恒定的（但未知），因此储罐中H2随时间的质量定义为： 此外，罐内H2的压力可以用真实的气体状态方程来计算

我正在为Dikjstra算法做一个优先级队列。我目前在插入方法上有麻烦。我包含了整个类的代码，以防你需要更好地了解我想完成的事情。我将堆索引放在一个数组列表(heapIndex)中，堆放在另一个数组列表中。 那是我运行程序后的输出(值，优先级，堆索引)。*(-1)表示heapIndex中的空单元格。

我在声纳中发现了一条规则，它说： 与其他中间流操作的一个关键区别是，为了优化目的，流实现可以跳过对< code>peek()的调用。这可能会导致< code>peek()仅针对流中的某些元素或不针对流中的任何元素被意外调用。 另外，Javadoc中提到了它，它说： 此方法主要用于支持调试，您希望在元素流经管道中的某个点时看到这些元素 这种情况下可以跳过吗？和调试有关吗？

< b >想改进这个问题？通过编辑此帖子更新问题，使其只关注一个问题。 我注意到一个流行词“我们应该将Git用于TFS”。我的理解是，Git 只是 DVCS。 TFS 支持从分支、标记、合并、签入、签出、上架等所有内容。 有人可以帮助我了解团队应该在什么情况下使用Git或TFS吗？ 除了本地存储库和分布式之外，它还能为团队提供什么好处？ 它对分支和合并有更好的支持吗？据我所知，开发人员可以在他/她

我正在尝试在有向图上实现BFS。我完全确定我的算法是正确的，但是，下面的代码段返回错误： 图表。CPP文件: 以及在以下方面的实际BFS实施： 因此，除了源节点之外，队列中的其他节点都给出了错误的邻接列表。虽然队列顺序运行良好，但队列中的节点给出了错误的邻接。 我不确定为什么会发生这种情况，虽然我怀疑这是由于按值复制节点而不是引用。 这是我在很长一段时间后的CPP计划，所以如果我错过了什么，请启发

在这篇文章中，biziclop为非递归深度优先搜索算法插入了伪代码。 如果我们想使用递归DFS算法来检查节点的适当性，我们可以利用两个变体：pre-order（当一个节点在其子节点之前检查时）和post-order（当子节点在节点之前检查时），加上仅针对二叉树的第三个变体（顺序：左子树，然后节点，然后右子树）。 如果可能的话，我对这三个变体都很感兴趣，所以我试图修改biziclop的伪代码，以便获

我有以下代码失败，错误如下： RuntimeError：超出最大递归深度 我试图重写它以允许尾部递归优化（TCO）。我相信，如果发生了TCO，那么这段代码应该是成功的。 我应该得出结论，Python不做任何类型的TCO，还是我只需要以不同的方式定义它？

我认为代码（如下）已经优化（只需使用比相同逻辑的初始版本更少的变量） > 在优化过程中，我应该考虑哪些因素？ 这是代码（也在jsfiddle上） 这是代码的解释。“处理”函数在数组中查找相同的值，对于每个相同的值，它通过将一个数字挂起到该值来更改值，“数字”表示它在数组中找到的值的计数。 例如arr=["x"，"x"，"y"，"z"]将返回["x（1）"，"x（2）"，"y"，"z"]"y"和"z

我目前正在研究分布式应用程序的性能。我的目标是网络组件。目前，每个连接都有一个专用线程，在阻塞模式下处理套接字。我的目标是减少线程数量（不降低性能），如果可能的话，提高性能。 我重新设计了网络组件以使用异步通信，并尝试使用1到2个线程来处理整个网络。我做了一个简单的测试，我从一个节点在一个循环中写入，然后在另一个节点上读取，这是为了测试最大nw线程能力，我发现我的繁忙循环实现消耗了100%的cpu

我知道我的问题很笼统，但我对人工智能领域还不熟悉。我用一些参数做了一个实验（几乎6个参数）。每一个都是独立的，我想找到输出函数最大或最小的最优解。然而，如果我想用传统的编程技术来实现，这将需要很多时间，因为我将使用六个嵌套循环。 我只是想知道用哪种人工智能技术来解决这个问题？遗传算法？神经网络？机器学习？ 实际上，这个问题可能有不止一个评估函数。它将有一个功能，我们应该最小化它（成本）和另一个功能