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- 线性规划问题的规模越来越大，含有成千上万个约束和变量的问题非常常见，面临着数据的储存和处理效率问题，大规模问题一般都是由模型支持工具自动生成的，往往存在大量冗余的约束和变量，在算法求解之前进行数据预处理是必要的。 线性规划问题的规模越来越大，含有成千上万个约束和变量的问题非常常见，面临着数据的储存和处理效率问题，大规模问题一般都是由模型支持工具自动生成的，往往存在大量冗余的约束和变量，在算法求解之前进行数据预处理是必要的。
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- #数组类##整体印象此类问题一般涉及几种情形：in place 的更新数组，需要一个index记录更新之后的数组，另一个index跑遍原来的数组； 还有就是找到数组里面的N个数使得这几个数满足一定的条件（如几个数之和必须为某一个特定的数）；还有就是一类特殊的问题雨水储存问题。这里有几个关键问题需要理解:首先数组是否排序，根据信息论的看法或者能量守恒的原理，数组是否排序与墒有关，墒的本质就是描... #数组类##整体印象此类问题一般涉及几种情形：in place 的更新数组，需要一个index记录更新之后的数组，另一个index跑遍原来的数组； 还有就是找到数组里面的N个数使得这几个数满足一定的条件（如几个数之和必须为某一个特定的数）；还有就是一类特殊的问题雨水储存问题。这里有几个关键问题需要理解:首先数组是否排序，根据信息论的看法或者能量守恒的原理，数组是否排序与墒有关，墒的本质就是描...
- AI比赛入门攻略(干货)我把比赛经验分成3部分：天池比赛的参赛经验（比赛篇）打比赛的大致套路（套路篇）完成天池比赛需要哪些实用的工具（工具篇）（比赛篇） 1.1问题分析（如何破题）拿到赛题以后，第一步就是要破题，我们需要把该问题转化为相应的机器学习问题。最常见的机器学习问题类型有两类：（一）回归问题（二）分类问题(二分类、多分类、多标签)比赛的第一步是要弄清楚问题的背景是什么和数据是什么，... AI比赛入门攻略(干货)我把比赛经验分成3部分：天池比赛的参赛经验（比赛篇）打比赛的大致套路（套路篇）完成天池比赛需要哪些实用的工具（工具篇）（比赛篇） 1.1问题分析（如何破题）拿到赛题以后，第一步就是要破题，我们需要把该问题转化为相应的机器学习问题。最常见的机器学习问题类型有两类：（一）回归问题（二）分类问题(二分类、多分类、多标签)比赛的第一步是要弄清楚问题的背景是什么和数据是什么，...
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