数组预分配

遗传算法代码，解决物流中心与用户间的分配问题，优化物流效率。

为 SparkContext 分配 Executor 时，需要考虑内存和 CPU 资源。内存分配应避免过度分配，导致内存溢出或数据溢出。CPU 分配应根据实际计算需求调整，可根据 CPU 使用率进行观察。

任务分配优化 利用组合优化中的分支限界法，高效解决任务分配问题，寻找最佳分配方案。

学习如何有效地分配Oracle角色给管理员。

如果你刚接触NumPy，创建数组的操作其实简单。你只需要用numpy.array()来创建一个数组，比如：import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])就能创建一个包含 1 到 5 的数组。这个操作挺常见的，尤其是数据和机器学习领域，数组运算的灵活性让你能快速大数据。不过，NumPy的厉害之处不仅仅在于它能创建普通的数组，还能创建多维的数组，也就是常说的矩阵。例如，创建一个 2x3 的矩阵只要这样做：matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])你看，简单吧？这种方式适合做线性代数相关的运算，了，你也可以

标量-数组运算 数组对标量加、减、乘、除、乘方，将标量运算施加于数组各个元素上。 设：a = [a1, a2, ..., an]c = 标量 则：a + c = [a1 + c, a2 + c, ..., an + c]a * c = [a1 * c, a2 * c, ..., an * c]a ./ c = [a1 / c, a2 / c, ..., an / c]（右除）a . c = [c / a1, c / a2, ..., c / an]（左除）a .^ c = [a1 ^ c, a2 ^ c, ..., an ^ c]c .^ a = [c ^ a1, c ^ a2, ..., c

财富分配的 Python 模拟，挺有意思的一个资源。用游戏方式搞了个社会模拟：100 人、每天随机给钱、从 18 岁玩到退休，看看怎么逐渐拉开差距。代码写得清楚，逻辑也直观，不用花太多脑子就能看懂。更妙的是，作者还加了几个变体，比如加税、拼努力、含着金钥匙出生那种，玩起来挺有意思的。 财富模型的初始设置比较简单，100 个人起步都一样：每人 100 块钱，每天都拿出1 块钱随机送给别人。看着挺公平的设定，但跑着跑着就不一样了。整体逻辑实现都在代码里，一看就懂。 代码部分直接用的Python，写得蛮清爽的。用for 循环跑每一天的变化，用random模块控制转账方向。如果你对模拟过程感兴趣，建议

Waterfilling.m 是一个好用的 MATLAB 工具，主要用于根据子载波数目和总功率，来分配子信道的功率。使用这个工具，你可以轻松地进行功率分配，并且能生成相应的功率分配图。这对于做 OFDM 或其他通信算法的仿真研究有用。嗯，代码逻辑简单，运算速度还挺快的，适合你在调试或仿真过程中使用。如果你需要做类似的功率分配，这个资源挺适合你。 不过要注意，虽然工具简单，最好还是对 MATLAB 有一定的了解，这样能更好地发挥它的优势。，这个工具是个实用的小帮手，适合无线通信方面的项目。

详细描述了DB2的内存分配机制，适合想要深入了解该领域的读者下载阅读。

将列表转换为数组。