规划

本书深入探讨了容量规划的原理与实践，为优化系统性能和满足业务需求提供了宝贵的指导。

本视频探讨了集群环境规划的核心要素，涵盖容量规划、网络拓扑、安全策略等关键方面，为构建高效稳定的集群环境提供指导。

用户可以点击设定地图，调整栅格地图的大小，并处理各种障碍物。

函数规划优化求解的资料挺有料的，尤其对搞数学建模、AI 算法或者工程设计的你来说，还蛮实用。压缩包里除了基本的理论框架，还有不少优化算法的，比如梯度下降法、遗传算法这些常见套路都有提到。 文档里对线性规划、非线性规划、整数规划这些常见类型也做了划分，讲得比较系统。更赞的是，它还给了实例演示，像是那种一边讲原理一边跑例子的方式，挺适合一边看一边敲代码。 你要是做优化相关的功能，比如做个调参器、策略生成器、或者那种基于模型的仿真控制，这套资料可以帮你更快理清楚流程，从目标函数建模到选算法、调参数都有提到。 对了，还有一点值得一提，里面还涉及了不少算法间的对比，像牛顿法和模拟退火优劣都有，读下来你能

本书介绍了通过良好的应用设计和使用统计数据来监控应用性能来改善Oracle性能的方法。它详细解释了Oracle性能改善方法，以及应对性能问题的紧急性能技术。

分布式集群的硬件规划，总是让人头大？《Hadoop 集群规划.pptx》这份 PPT 讲得挺清楚，适合你正准备上手搞个小型或中型集群的时候看看。内容不长，但核心点都有：软硬件环境、节点怎么分、内存和硬盘怎么配。尤其是对资源预算不多的情况，能帮你规避不少坑。 硬件配置部分讲得还蛮实在，比如CPU 核心数和内存大小的搭配建议，适合用在小规模开发环境。嗯，生产环境想扩也容易，规划好就不会临时抱佛脚。还有数据节点和 NameNode怎么分工，这一块讲得不啰嗦，直接上干货。 如果你之前看过 《Hadoop 单节点配置指南》，那这份就算是进阶篇，连基于 CentOS 的 Hadoop 集群搭建也能无缝衔接

整数规划是一个经过广泛应用的问题，在低版本的matlab环境下尤为实用。

sedumi 的优化能力真不是吹的，尤其搞 MATLAB 的，应该都听过它。半定规划、二次规划这种“硬茬”，它起来还挺顺溜。安装也不复杂，zip 包解压一下，加到toolbox路径，再addpath下就能用了，响应也快。 安装的时候有几个.c文件看着挺眼熟，像symfct.c、blkchol2.c这些，其实都是优化过程里的底层“干活的”。比如symfct.c是对称矩阵的，搞控制系统的会频繁用到。 再比如blkchol2.c和blkchol.c，主要用来加速线性求解，有点类似块状版本的 Cholesky 分解。懂矩阵分解的你应该知道，这玩意用得好，能节省不少计算资源。 实际用在哪？控制系统设计、

【路径规划】基于人工势场的无人机编队协同路径规划matlab源码。技术进步引领下，人工势场算法已成为无人机编队协同路径规划的核心技术。

Matlab源码助力运筹学 线性回归模型的实现 在使用Matlab代码实现线性回归模型时，需要先确定模型的形式，然后利用linprog()函数进行求解。需要注意的是，Matlab中的线性模型需要符合标准形式。因此在使用linprog()函数之前，需要将非标准化的数学形式转换为标准形式。 灵敏度分析 灵敏度分析主要研究模型参数的变化对最优解和最优基的影响。模型参数的变化通常包括以下三个方面： 目标函数系数的变化 约束条件右端值的变化 目标函数中价值系数的变化 针对每种不同的参数变化，都有相应的解决方法。 ### 运输问题 运输问题通常涉及多个产地和销地，并存在产销平衡或产销不平衡的情况。这类