最优路线设计

1）设计三组巡视路线，以保证总路程最短且各组尽可能均衡。2）假设停留时间分别为乡镇2小时，村庄1小时，汽车行驶速度35公里/小时，要求在24小时内完成巡视。确定至少需要分为3组，并给出最佳巡视路线。

格子点法生成均匀设计表，利用MATLAB编写了计算机程序，确保设计表具有最小化中心化偏差值的特性。

最优化方法及其Matlab程序设计课后答案马昌凤版已经过优化处理。

Hadoop 的学习路线图整理得还挺系统的，尤其适合刚入门或者转行的大数据方向。资源分类清楚，从基础概念到环境搭建、技术栈都有涉及，像是从 0 到 1 把你带进大数据世界那种。资料里也有不少实战内容，比如环境搭建的笔记、内部讲义啥的，拿来对照操作方便。 大数据方向的参考路线图还蛮全面的，你可以按图索骥，先抓住主干技术，比如Hadoop、MapReduce、HDFS，再往 Spark、Flink、数仓这些方向拓展。路径清晰，节奏也不快，适合边学边练。 嗯，里面我觉得尚硅谷的内部资料挺值得一看，偏实战，讲得也不枯燥，配套的案例还能直接上手。如果你是喜欢一步步搭环境的那种，推荐先看下那个环境搭建的文

大数据时代，想搞懂 Hadoop，其实也没你想的那么难。整理了一份比较系统的Hadoop 入门学习文档，内容覆盖面挺广，从大数据基础聊到 Hadoop 架构，再到搭环境、跑模式，还带你玩源码编译，算是一步步带你入门的路线图。尤其对还没怎么接触过大数据开发的前端或者后端朋友，蛮友好的。 大数据的四大特点讲得比较接地气，什么数据量大、更新快、格式多、信息杂，配了应用场景，比如广告推荐、个性化零售服务，挺容易理解的。如果你是那种边学边看案例的类型，会觉得挺顺手。 Hadoop 的三大件——HDFS、MapReduce、YARN，也都有。每个部分都有例子，比如怎么在本地跑个小测试，怎么搭伪分布式，怎么

《马昌凤-最优化方法及其 Matlab 程序设计》是一本挺实用的书，专门了用Matlab来优化和规划问题，内容深入浅出。书里了各种常见的优化算法，挺适合那些想快速上手的开发者。书中的程序设计也比较简洁，应用广泛。你如果在做一些优化问题的项目，完全可以看看这本书，掌握其中的算法和代码实现，挺有的。另外，书后有一些相关链接，像是Matlab数据拟合中的最优化问题求解、遗传算法车辆路径优化问题等，能进一步加深对优化问题的理解。如果你对Matlab优化算法有兴趣，这些资源也蛮不错的，可以一起参考哦。

1、查看MATLAB的搜索路径a.搜索路径对话框【File】－【Set Path】 b.Path指令c.genpath指令d.editpath或pathtool指令

在计算机技术与相关领域不断深化的推动下，综合评价方法取得了显著进展，其中指标权重系数的确定方式作为综合评价的关键一环也取得了新突破。

Matlab 的最优化工具箱里的linprog命令格式挺直观的，目标函数的系数放c里，约束矩阵放A，右端项放b，能设置上下限也挺方便，适合线性规划入门练手。你要是刚接触最优化问题，看看这个讲义会蛮有的。除了格式讲清楚了，还有不少例子，配合代码跑一下，快就能上手。

详细介绍MySQL学习的完整路线图，包含了从基础到高级的所有重要内容和步骤。