ナップサック問題をPythonの最適化モデリングツールcvxpyとSciPyの混合整数計画(MILP)ソルバーで解いてみた - MyEnigma
数学 方程式 円周率 バックパック リュックサック ナップザック 多機能バッグ ショルダーバッグ 登山 大人気posted with カエレバ ハワイパン Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに ナップサック問題とは? Pythonの最適化モデリングツールcvxpyでの解法 ベンチマーク 複数個、品物を選択出来る場合のナップサック問題の解法 SciPyの混合整数計画(MILP)ソルバーで解く ベンチマーク GitHubリポジトリ 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 以前、 Pythonの最適化モデリングツールであるcvxpyを紹介しましたが、 myenigma.hatenablog.com 今回は、有名な組み合わせ最適化問題である ナップサック問題をPythonのいくつかのツールで解いてみました。 ナップサック問題とは?
レプリケーションとは、仕組み～3つのお勧めケースまで総解説
メリット1：システムを止めずに業務継続を可能にする複製元（稼働系）から複製先（待機系）にリアルタイムにデータを複製することで、稼働系にシステム障害が起こっても、待機系へ切替えることで復旧が可能となり、ダウンタイム（システムが停止している時間）を最小限に抑えられます。 メリット2：システムへの負荷分散ができる例えば、データベースの規模が大きかったり、アクセス頻度が高いといった場合、サーバーに過度の負荷がかかり、処理ができずサーバーがダウンする可能性がありますが、複製側のサーバーを参照用にしたり、データ解析用途では複製側のサーバーで処理を行うなど、アクセスを分散させることによって負荷を軽減し、全体のパフォーマンスを向上させることができます。 メリット3：サーバー移行の時間短縮になるサーバーの移行でも、できるだけ業務を止めずに簡単に済ませたいものです。レプリケーションを利用することで、システムを
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REST API設計のパターンと原則｜Sachiko Kijima
