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Educational DP Contest A~Z
题目链接 To begin 本文章将从头分析 dp 阶段、状态、转移的设计，简单的话可以倒序查看。 其中，阶段的存在可以使我们找到状态之间的拓扑序，使状态之间的转移满足无后效性，从而可以正常进行转移。 而状态则需要我们将题目中给定的所有条件、属性完美涵盖，使得转移时状态不漏但也不重。决策的艺术
一、提出正确的问题Problem 打破常规，创造性地思考 写出对问题最初的评估，质疑、检查、完善它 是什么触发地这项决策？ 检视问题中的限制条件 求助于他人 求助与朋友或者相关领域地专业人士。 自己进行假象 我的领导会怎么看这个问题？ ps：如何提出正确的问题，文稿没有讲得很清楚。 二、找线性规划
线性规划问题的标准形式可以写成： \[\begin{aligned} &max~z=\pmb{c}^T\pmb{X} \\ &s.t.\{ \begin{aligned} &\pmb{A}\pmb{X}=\pmb{b}\\ &\pmb{X}\geqslant0 \end{aligned} \end{aligned} \]，\(\pmb{X}\)是列向量 为什么可以统一为这个标准形式 ？ 所有约束都可以写成等式约束是因可解释机器学习（李宏毅）学习笔记
可解释机器学习（李宏毅） 学习笔记 本文为李宏毅老师机器学习课程中的可解释章节学习总结。 可解释的需求 可解释性目的在于理解模型内部的决策逻辑。 如果我们不去分析模型的决策逻辑，那么我们无法理解模型学到了什么。甚至部分情况下模型并没有学到我们想要的决策逻辑。此处课程举以数据清洗为重中之重
以数据清洗为重中之重 数据清洗是从数据集中识别和纠正（或删除）不准确数据的过程，例如不正确的信息或缺失值。这是保持数据质量的关键步骤，应该定期进行。 清理数据的方法有很多种，您采用的方法将取决于数据集的特定需求。 但总的来说，数据清洗涉及四个主要步骤： 1. 识别问题 2. 纠正问题HBR推荐 丨验证决策、回归产品——2022年企业需要适应这两大转变
对于企业来说，现在的流量越来越贵，同时在兴趣消费的反悔率居高不下的情况下，消费者的冲动消费在减少。他们需要更显见的决策依据，来推动下单转化。因此，企业需要立住产品、构建信任关系，寻找影响消费者决策环节的有效方法。本文围绕着消费决策与产品力展开阐述，将帮助企业重回商业本【DP】决策单调性小记
何谓决策单调性？ 指的就是在最优化 dp 中，状态的最优转移点单调不减的性质。 这使得我们在做 dp 的时候可以减少冗余计算以达到优化的效果。这类优化方法常用于分段问题。 0x01：四边形不等式 设 \(f[i]\) 表示将前 \(i\) 个位置分段的最小代价，\(w(j,i)\) 表示从 \(j\) 转移到 \(i\)智能仓储数字孪生有哪些优点？电力系统厂家首选广州华锐互动
数字孪生技术在国内外受到广泛关注，可以看作是连接物理世界和数字世界的纽带。它通过建立物理系统的数字模型，实时监控系统状态，驱动模型的动态更新，实现对系统行为的更准确的描述和预测，从而在线优化决策和反馈控制。表明与一般仿真模型相比，数字孪生具有集中性、动态性和完整性的奇淫技巧——wqs二分
To Start 我们做题的时候经常会发现一类题型，它们都包含有一种条件——从 \(n\) 个东西中选择 \(k\) 个，然后乌拉乌拉一大堆让你求最优解。 比如 P4767 [IOI2000]邮局 中： 在分布在一条直线上的 \(n\) 个村庄中选 \(k\) 个建立邮局，求所有村庄到达其最近邮局的最小距离之和。\(n\le 3斜率优化DP
总述 维护队列中相邻两个元素的某种“比值”的“单调性” 因为该比值对应坐标系中的斜率 所以称为斜率优化 英文称为\(convex\space hull\space trick\)(直译：凸壳优化策略） [例1]「TYVJ1098」任务安排 1 N个任务排成一个序列在一台机器上等待完成（顺序不得改变），这N个任务被分成若干批错排问题
一个很经典的问题。 首先要明确错排问题只和元素个数有关（只要元素互不相同），于是考虑递推。对于第i个元素放在哪里有两种决策，一种是放置的位置上面有一个本就不属于它的元素，另一种是干得漂亮刚好一互换就顶掉了那个位置原来的数，两种决策分别有 i-1 种可能（毕竟你总要选出一个位置来霍决策和行动阶段划分
感知、识别、推理这三步都是发现问题环节，有些人为何发现不了问题，是因为： 没看到 - 感知 不了解 - 识别 不觉得有问题 - 推理 决策、行动、反馈这三步是解决问题环节，解决问题不好，可能是因为： 方案不好 - 决策失误 投入人力不足 - 行动缺失 缺乏动力，没有反馈激励机制 - 反馈P5574 题解
\(\text{Links}\) \(\text{Problem}\) \(\text{Record}\) \(\text{Read This on Luogu Blog}\) \(\text{Analysis}\) 有一个朴素dp，语焉不详： \[f_{i,k}=min_{j=1}^{i}(f_{j-1,k-1}+calc(j,i)) \]大力转移， \(O(n^4k)\) （大概），期望得分 \(0\) .（ 考虑用 \(\text{BIT}\) 维护值动态规划
动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。20世纪50年代初，美国数学家贝尔曼（R.Bellman）等人在研究多阶段决策过程的优化问题时，提出了著名的最优化原理，从而创立了动态规划。动态规划的应用极其广泛，包括工程技术、经济、工业生产、军事以及自动化动态规划
动态规划的内容是一个模型三个特征，一般用来解决最优问题 模型：解决问题的过程，需要经历多个决策阶段。每个决策阶段都对应着一组状态。然后我们寻找一组决策序列，经过这组决策序列，能够产生最终期望求解的最优值。 三个特征 1. 最优子结构 最优子结构指的是，问题的最优解包含子问动态规划dynamic programming
概念理解 摘自：如何理解动态规划？ 英文dynamic programming，中文动态规划，给人一种很宏大的感觉。但其实对所谓动态和规划都没有那么深的体现，可以简单得理解为是对传统递归的一种优化。 Bellman，也就是”发明"了DP的人，自己说这个名字是他“编的”，主要为了规避军方的厌恶，否则就要用什xielv 1
简介 线性DP中有两类DP状态转移方程式： 1.状态转移中每一项中仅含阶段变量i或状态变量j（1D/1D） 2.状态转移中每一项中同时含阶段变量i与状态变量j 如果使用暴力DP的话毫无疑问两种都是O(n^2),此时面对n=1e5无能为力 但是，回归循环代码，我们会发现有些转移是没有必要的 砍掉这些没有必要一文告诉你商业智能BI如何推动推动智慧物流发展
随着网络消费的不断发展，推动了物流等相关产业的迅速发展，另外无论是2B业务还是2C业务的生产制造企业，对物流的要求都越来越高，尤其体现在对物流全程透明可视化的需求。商业智能BI平台的引入，大大提高了物流行业对数据整合、分析、可视化的能力，且有助于辅助企业管理层做出更加科学的决走进第四范式：决策类AI企业的生存之道
根据不同的应用领域，人工智能行业可以分为视觉类人工智能、语音及语义类人工智能和决策类人工智能。 通常，我们接触的都是视觉类、语音类的人工智能，它们主要用来帮助人类执行具体任务，例如人脸识别，语音控制等等，而决策类AI更像企业的“智囊团”，给企业提供服务，而非个人，比如精准营销、项目决策
3.1.0 需求识别的概念【选择】 需求识别，也称识别需求，它是项目概念阶段的首要工作。 需求识别，是回答“做什么” 的问题，是关于产品（服务）属性的描述。 工期和费用往往也是需求识别的重要方面。 3.1.3 需求建议书【选择】 （ 1）需求建议书的内涵不作用 ① 需求建议书是从客户的角度出发，2542行政组织学
1、杜拉德提出了挫折理（）。 2、目标因素是引起群体冲突的因素之一（）。 3、（）是分析引起各种绩效问题的原因，通过沟通寻求支持与了解的过程。 4、《理想国》是（）的著作。 5、行政组织结构横向分化的结果与表现形式为组织结构的（）。 6、（）是行政组织决策的中心。 7、根据决策所具有的条件的可靠阅读《程序员修炼之道——从小工到专家》有感1
第二章——注重实效的途径 遵循DRY原则：Don't Repeat Yourself.使系统中的重复降到最小，降低各组件间的依赖性。 正交性，即互不依赖性，这样会提高生产率和降低风险。消除无关事物之间的影响。编码时避免使用全局数据，避免编写相似的函数。 关键决策不容易撤销，否则会付出极大的代价，不存算法学习笔记之斜率优化
前言 近几日回归竞赛后，便开始学些新东西了（对于蒟蒻来说）。这几天就连续的更新一下自己对斜率优化的学习过程。 1.思想 在一些常见的DP题中，可能会出现形如\(f[i]=\min/\max(f[j]+(sum[i]-sum[j])^2\)的转移方程式。 这时，我们就可以把后面的二次项展开： \(f[i]=f[j]+sum[i]^2+sum[j]^2SAP QM 事务代码QA11里的to New Material
SAP QM 事务代码QA11里的to New Material SAP QM模块里的事务代码QA11用于对检验批做使用决策。在使用决策的时候，我们可以将库存放行，或者将其冻结起来。少数场景下甚至可以将库存转到其它物料号名下，实际上在项目实践中很少有客户会在做使用决策的时候直接为库存转换物料号的做自动驾驶-技术文章
基于车辆模型的横向控制方法 https://guyuehome.com/15465 Frenet坐标系下横纵向轨迹决策规划（SL投影及ST投影）及Apollo决策算法解析 https://blog.csdn.net/qq_23981335/article/details/121507369 自动驾驶中的决策规划算法概述 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5ODMzNjg