佩克斯资源网–破解软件游戏资源分享
@missPecos · Post #1724 · 05.11.2025 г., 15:55
💎 平行空间 Parallel Space Pro v4.0.9098专业版 33.2 ♻️资源介绍:LBE 平行空间「Parallel Space Pro」「原 LBE 双开大师」是一款极简、黑科技双开神器应用，让您一键在平行空间内创建应用快捷方式，和原来桌面空间的应用互不干涉 ⬇️本地下载 🔔标签：#安卓软件#平行空间#Parallel#Space
TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Намери подобно съдържание
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1084 · 9.04
В общем, была задача на оптимизацию плана работ: есть набор заказов, и в каждом N тасков. Таски могут зависеть друг от друга или нет, имеют длительность и тип. Ещё есть M работников, каждый из которых может выполнять таски только определённых типов, причём, у каждого своя скорость. Если все таски в заказе выполнены, фирма получает сколько-то денег. У заказа есть дедлайн, за просрочку штраф (за каждый день просрочки), который вычитается из цены заказа. И ещё фирма тратит деньги за каждый день своей работы независимо от того, как загружены её сотрудники (то есть просто платит зарплаты по сути). Ещё важен учёт праздников и выходных. Нужно заработать на определённом наборе заказов и работников как можно больше денег. Полный текст задачи и код программы проверки есть в репозитории. Эта задача является изменённым заказом, который мы с напарником решали в реальной жизни: оптимизация работы печатных станков для типографии. Правда, тогда и мы справились так себе, и заказчик в итоге сначала захотел всё вручную сам делать, а потом и вовсе похоронил проект при смене директора. !!! Не читайте дальше, если хотите сначала попробовать решить самостоятельно, потому что я сейчас опишу эффективные подходы и результаты. ________________________________________ Так вот. Мы с другим экспертом Андреем сразу сели и написали разные варианты, чтобы задать шкалу, по которой будем оценивать решения команд. За пару часов я собрал примитивный жадный алгоритм, который сортировал заказы по прибыльности и укладывал в сетку кое-как, это дало нам нижнюю оценку. Мой алгоритм заработал ~75 млн виртуальных рублей, мы решили для оценки поставить нижней границей 40 млн. То есть всё, что ещё ниже, оценивалось в ноль баллов за качество оптимизации. Затем Андрей закрылся дома на три дня и вышел на свет со сложным жадным алгоритмом, который очень хитро сортировал заказы и очень хитро укладывал их в сетку, попутно выбирая разные способы этой укладки в зависимости от конкретного заказа. Это позволило заработать ~275 млн рублей. Мы сделали верхней границей для оценки 280 млн. К сожалению, в итоге только две команды из десяти прошли нижнюю границу, заработав, соответственно, ~91 и ~105 млн. К верхней границе не приблизился никто. И у четырёх команд алгоритм вообще не смог уложить без нарушений задачи в сетку (то есть, например, произвольно менял длительности, накладывал задачи друг на друга, давал одному работнику две задачи в один момент и так далее). Важной ошибкой команд, на мой взгляд, являлся тот факт, что никто не воспользовался возможностью запустить алгоритм на несколько минут и дать ему поработать. По условиям задания, можно было тянуть до 5 минут на одну оптимизацию, но по факту решения команд отрабатывали за единицы и десятки секунд. На самом конкурсе, пока команды работали, я решил попробовать сделать быстрое (по времени написания) но эффективное решение. Сначала попробовал жадную сортировку + доведение до лучшего варианта методом имитации отжига. В качестве нового состояния я просто менял местами заказы целиком. Этот вариант работал пару минут и дал мне около ~200 млн дохода. К слову, команда-лидер использовала такой же подход, просто не докрутила число итераций и температуру. Ну и потом я взял готовую либу по реализации классической генетики с особями и скрещиванием. Особью был массив с приоритетами заказов (которые конечно же нужно было аккуратно уложить чистым алгоритмом). Тип скрещивания: scattered. Всего 15 поколений по 20 особей, и это за минуту-полторы давало ~230-240 млн. Считаю, что для конкурса это самый лучший выбор: пишется одним человеком за день и даёт почти максимум, при этом легко настраивается на нужную длительность работы, легко параллелится. Ну а потом уже дома я посидел и накодил свой вариант сложного жадного с плавающим окном перебора отсортированных заказов и плавающей же укладкой по работникам. Такая штука за две минуты зарабатывает ~281 млн. Но за три дня в условиях стресса я бы такое не сделал, скорее всего. #dev
Hashtags
Резултати
Намерени 7 подобни публикации
Търсене: #parallel
当前筛选 #parallel清除筛选
佩克斯资源网–破解软件游戏资源分享
@missPecos · Post #1294 · 20.08.2025 г., 13:48
💎Multi Parallel 平行多开空间v4.0.30.0628绿化版 9.0 ♻️资源介绍:Multi Parallel Premium「平行多开」是一款稳定、快速的应用程序克隆器。为社交应用和游戏运行多个帐户 ⬇️本地下载| 🔵网站下载 ❤️资源指南： 💠主频道|🧑💻合作|🤖游戏|👍群聊 🔔标签：#安卓软件#Multi#Parallel#平行多开空间
QQ资源岛-破解软件分享
@QQZYDAPP · Post #4075 · 18.09.2025 г., 12:29
⭐️【资源名称】: LBE平行空间 Parallel Space Pro 🤖【适用平台】: #Andoid 🔄【应用版本】: 4.0.9 🔩【应用大小】：33MB 🧱【资源介绍】 LBE 平行空间「Parallel Space Pro」「原 LBE 双开大师」是一款极简、黑科技双开神器应用，让您一键在平行空间内创建应用快捷方式，和原来桌面空间的应用互不干涉 🟢专业版 🟡在线下载:点击下载（无需密码） 🟡 uc下载:点击下载（无需密码） 🔄迅雷网盘:点击下载(无需密码） 📁#安卓软件#LBE平行空间#Parallel#Space
GitHub Trends
@githubtrending · Post #14731 · 21.05.2025 г., 12:00
#cplusplus#high_performance#interior_point_method#linear_optimization#mixed_integer_programming#parallel#quadratic_programming#simplex HiGHS is a free, high-performance software that solves large and complex optimization problems like linear, quadratic, and mixed-integer programming. It works fast on many computers, including Linux, MacOS, and Windows, without needing extra software. You can use it through various programming languages like Python, C, C#, and Fortran, making it easy to integrate into your projects. HiGHS supports both serial and parallel computing, and it is advancing GPU acceleration for even faster solutions. This helps you efficiently find the best solutions for planning, scheduling, and decision-making problems in science, engineering, and business. Installation is straightforward, and detailed documentation is available to guide you[1][2][3][4]. https://github.com/ERGO-Code/HiGHS
djangoproject
@djangoproject · Post #298 · 17.04.2017 г., 07:42
#AI#Artificial_Intelligence #aiohttp #API #AWS #asyncio #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #button #client #concurrency #cron #Coroutine #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning #Debian #decorator #dispatch #django #dropdownbox #Docker #event #Firefox #form #freeze #functool #Generator #GeoDjango #Google #GPU #Gym #learn #Image_processing #intelligence #input #IOT #lambda #lists #machine_learning #Magenta #map #Metaprogramming #Micro_services #mind #monitoring #MongoDB #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #PyInstaller #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Redis #random #request #REST #satellite #scrapy #scikit_learn #SciPy #searching #submit #selectbox #Selenium #serialization #server #session #socket #sound #task #TensorFlow #text_boxes #text #test #telegram #Thread #transport #tuples #Universe #Unix #urllib #upload #Web
Hashtags
#ai#artificial_intelligence#aiohttp#api#aws#asyncio#audio#automated_testing#automation#atexit#beeware#button#client#concurrency#cron#coroutine#data_analysis#data_mining#data_processing#database#deep_learning#debian#decorator#dispatch#django#dropdownbox#docker#event#firefox#form#freeze#functool#generator#geodjango#google#gpu#gym#learn#image_processing#intelligence#input#iot#lambda#lists#machine_learning#magenta#map#metaprogramming#micro_services#mind#monitoring#mongodb#mozilla#multipart#multi_touch_apps#multiprocessing#nodes#nosql#numeric_computation#numerical#numpy#oauth#object_serialization#ocr#overloading#package#parallel#pipeline#protocols#postgis#pyaudioanalysis#pyinstaller#pyside#pytorch#pytest#python#pyvideo_archives#qt#redis#random#request#rest#satellite#scrapy#scikit_learn#scipy#searching#submit#selectbox#selenium#serialization#server#session#socket#sound#task#tensorflow#text_boxes#text#test#telegram#thread#transport#tuples#universe#unix#urllib#upload#web
djangoproject
@djangoproject · Post #425 · 28.08.2017 г., 03:37
#AI#Artificial_Intelligence #aiohttp #AngularJS #API #AWS #asyncio #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #button #client #concurrency #Coroutine #cron #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning #Debian #decorator #dict #dispatch #django #django_cms #dropdownbox #Docker #event #Firefox #form #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #Gym #learn #Image_processing #intelligence #input #IOT #lambda #learn #lists #machine_learning #Magenta #map #Metaprogramming #Micro_services #mind #monitoring #MongoDB #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #React #Redis #random #request #REST #satellite #scrapy #scikit_learn #SciPy #searching #submit #selectbox #Selenium #serialization #server #socket #task #telegram #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #urllib #upload #Web
Hashtags
#ai#artificial_intelligence#aiohttp#angularjs#api#aws#asyncio#audio#automated_testing#automation#atexit#beeware#button#client#concurrency#coroutine#cron#curl#data_analysis#data_mining#data_processing#database#deep_learning#debian#decorator#dict#dispatch#django#django_cms#dropdownbox#docker#event#firefox#form#generator#geodjango#git#google#gpu#gym#learn#image_processing#intelligence#input#iot#lambda#lists#machine_learning#magenta#map#metaprogramming#micro_services#mind#monitoring#mongodb#mozilla#multipart#multi_touch_apps#multiprocessing#nodes#nosql#numeric_computation#numerical#numpy#oauth#object_serialization#ocr#overloading#package#parallel#pipeline#protocols#postgis#pyaudioanalysis#pycon#pyflakes#pyinstaller#pyside#pytorch#pytest#python#pyvideo_archives#qt#react#redis#random#request#rest#satellite#scrapy#scikit_learn#scipy#searching#submit#selectbox#selenium#serialization#server#socket#task#telegram#tensorflow#test#text_boxes#text#tuples#unicode#universe#unix#urllib#upload#web
djangoproject
@djangoproject · Post #513 · 30.11.2017 г., 22:00
#AI#Artificial_Intelligence #AJAX #aiohttp #Anaconda #AngularJS #API #Atom #AWS #asyncio (#Asynchronous) #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #Big_Data #bitcoin #blockchain #Bluemix #Brython #button #Celery #client #class #classmethod #concurrency #Coroutine #cron #CSS #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning#deep_learning #Debian #decorator #deploy #dict #dispatch #django #django_cms #Django_REST_Framework #dropdownbox #Docker #event #Firefox #Flask #form #functions #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #GUI #Gym #host #HTML #httplib #learn #Image_processing #intelligence #input #Instagram #IOT #iPython #Jupyter #lambda #learn #License #Linux #lists #machine_learning #Magenta #map #Matplotlib #Metaprogramming #Micro_services #Micropython #mind #monitoring #MongoDB #modules #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #network #neural_network #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PyPI #PyQt #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Raspberry_Pi #React #Redis #random #request #Regular_Expressions (#re) #REST #RSS #satellite #scikit_learn #SciPy #scrapy #searching #selectbox #Selenium #serialization #server #sessions #single_responsibility_principle #socket #Spark #str #submit #task #telegram #template #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #unit_test #urllib #upload #uWSGI #Web #WSGI
Hashtags
#ai#artificial_intelligence#ajax#aiohttp#anaconda#angularjs#api#atom#aws#asyncio#asynchronous#audio#automated_testing#automation#atexit#beeware#big_data#bitcoin#blockchain#bluemix#brython#button#celery#client#class#classmethod#concurrency#coroutine#cron#css#curl#data_analysis#data_mining#data_processing#database#deep_learning#debian#decorator#deploy#dict#dispatch#django#django_cms#django_rest_framework#dropdownbox#docker#event#firefox#flask#form#functions#generator#geodjango#git#google#gpu#gui#gym#host#html#httplib#learn#image_processing#intelligence#input#instagram#iot#ipython#jupyter#lambda#license#linux#lists#machine_learning#magenta#map#matplotlib#metaprogramming#micro_services#micropython#mind#monitoring#mongodb#modules#mozilla#multipart#multi_touch_apps#multiprocessing#nodes#nosql#numeric_computation#numerical#numpy#network#neural_network#oauth#object_serialization#ocr#overloading#package#parallel#pipeline#protocols#postgis#pyaudioanalysis#pycon#pyflakes#pyinstaller#pypi#pyqt#pyside#pytorch#pytest#python#pyvideo_archives#qt#raspberry_pi#react#redis#random#request#regular_expressions#re#rest#rss#satellite#scikit_learn#scipy#scrapy#searching#selectbox#selenium#serialization#server#sessions#single_responsibility_principle#socket#spark#str#submit#task#telegram#template#tensorflow#test#text_boxes#text#tuples#unicode#universe#unix#unit_test#urllib#upload#uwsgi#web#wsgi