我正在运行一个linux发行版,并且正在摆脱内存异常。
>java -version
#Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory(0x0000000646e00000, 264241152, 0) failed; error='Cannot allocate memory' (errno=12)
#
# There is insufficient memory for the Java Runtime Environment to continue.
# Native memory
有没有人可以和我分享一个使用Branch and bound方法来解决Set Cover问题的java程序?以下是我到目前为止所做的。因此,在每个阶段,算法应该获取一个集合并获得问题的两个实例:1.从数组列表中选择第一个集合2.不要从数组列表中获取第一个集合。在这一点上,我被困在如何开始分支和绑定。
导入java.util.*;
public class BranchAndBound {
static int bestSoFar=100;
static int count=0;
public static void main(String args[]){
/
使用java和OptimJ插件,我编写了一个Cplex模型,并使用许多测试用例对其进行测试。但当我执行它时,有些情况需要很长时间才能完成,这是不实际的。我想知道是否有一种方法可以在java中设置Cplex返回解决方案的最大时间,在这种情况下,它可能不是最优的。
下面是我的代码。有什么建议吗?
// a main entry point to test our model
public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException, UnsupportedEncodingException
{
在线性规划中,我正在最小化加权输入向量和目标向量之间的距离。我使用Scipyto来计算我需要的权重的值。目前它们介于0和1之间,但如果它们小于.2,例如,我希望它们是零,因此x_i应该是0或.2;1.我被指向混合整数线性规划,但我仍然找不到任何方法来解决我的问题。我该如何解决这个问题呢?
我想使用(0,0)或(.3,1)作为每个x的边界,我该如何实现?
下面是我的SciPy代码:
# minimize the distance between weighted input vectors and a target vector
def milp_objective_function(w
我对优化代码有一个问题。我写的代码应该优化这两个目标,考虑它们的表达式,并产生可以绘制的值。这是我的代码,如下所述。 from pyomo.environ import *
import numpy as np
import pandas as pd
import random
import matplotlib.pyplot as plt
model = ConcreteModel()
st1 = []
st2 = []
rows =10
n = []
for i in range(rows):
rn = random.randi
我有两个左手的副本,来自两个不同的跳跃运动传感器,我正在尝试转换一个,以匹配另一个的位置和旋转。
我目前正在使用以下代码来可视化它:
Hand temp = new Hand().CopyFrom(averaged[key2].LeftHand);
temp.SetTransform(averaged[key1].LeftHand.PalmPosition.ToVector3(),averaged[key1].LeftHand.Rotation.ToQuaternion());
foreach (Finger f in temp.Fingers)
{
foreach (Bone b in
我使用下拉列表。
Html.DropDownList("MealsSelectedHousesMeals", Model["SelectedMeals"], new { id= "MealsSelectedHousesMeals" })
我使用按钮和javascript操作来动态改变它的大小。在其中一个脚本中,我检查这个列表是否为空,然后设置标签的内容。
var labelMealType = document.getElementById('labelMealType');
if ($('#MealsSelectedHo
我有一个数学模型('mdl'),我想用python中的docplex库以迭代的方式解决它,就像下面这个简化的例子:
mdl = Model("LTC")
x = mdl.binary_var_dict(set_idx1, name="x")
#model defined here
for i in range(0, 5):
solution = mdl.solve()
对于每次迭代,我希望重置变量的值,以确保每次运行都不会从初始解决方案(来自上一次迭代)开始。我怎样才能达到这个目标?谢谢。添加'mdl.clear_mip_star
我想实现一个使用openCV检测对象的监视服务器。
为此,我为这个工作流设置了一个Ubuntu服务器:
Mobile CAM (from an Android) stream
|
| put the stream with RTMP to server rtmp://nginx/live/in [1]
|
v
nginx with the rtmp plugin
^
|
| the python script gets the mobile CAM stream from nginx rtmp://nginx/live/in [2]
|
v
surveillance script
|
| St