AOV网,顶点表示活动,弧表示活动间的优先关系的有向图. 即如果a->b,那么a是b的先决条件. AOE网,边表示活动,是一个带权的有向无环图, 其中顶点表示事件,弧表示活动,权表示活动持续时间. 按我理解,你要求拓扑序列就是AOV,求关键路径就是AOE 具体是要实现 计算一个电力网络的东西 有很多节点互相连接 有一个现成的算法可以计算节点之间断路的风险现在算法已经弄好了 但是网状的结构如何在c++中实现?我不是学计算机的,因为会一点编程被人赶鸭子上架来干这个...希望指出一点思路就可以了 c/

c/c++求解图的关键路径 critical path 上图表示一个工程,工程以V1为起始子工程,V9为终止子工程. 由图可以看出,要开工V5工程,必须在完成工程V2和V3后才可以. 完成V2需要a1(6)个小时,完成V3需要a2(4)个小时.假设V2和V3同时开工,V3就会提前2个小时完工,但是这时V2还没有完工,所以V5还不能开始.所以为了要开工V5必须V2要完成,V3即使晚开工2个小时,也不会耽误V5的开工,所以V2就是V5的 关键路径(Critical Path). 有2个问题:(1)完

之前我们介绍过,在一个工程中我们关心两个问题: (1)工程是否顺利进行 (2)整个工程最短时间. 之前我们优先关心的是顶点(AOV),同样我们也可以优先关心边(同理有AOE).(Activity On Edge Network) 看看百度百科上解释: AOE网:Activity on edge network 若在带权的有向图中,以顶点表示事件,以有向边表示活动,边上的权值表示活动的开销(如该活动持续的时间),则此带权的有向图称为AOE网. 如果用AOE网来表示一项工程,那么,仅仅考虑各个子工程

1.活动节点描述及计算公式 通过分析项目过程中哪个活动序列进度安排的总时差最少来预测项目工期的网络分析. 产生目的:为了解决,在庞大而复杂的项目中,如何合理而有效地组织人力.物力和财力,使之在有限资源下以最短的时间和最低的成本费用下完成整个项目.关键路径是相对的,也可以是变化的. 关键路径可以有多条,关键路径上的活动时差为0. 活动节点图如下: ES:最早开始时间(Earliest Start),是指某项活动能够开始的最早时间,只决定于项目计划,只要计划的条件满足了就可以开始的时间. EF:最早

一.数据结构 data 数据data element 数据元素data item 数据项data object 数据对象data structure 数据结构ADT (Abstruct Date Type) 抽象数据类型alogrithm 算法correctness 正确性readability 可读性robustness 健壮性frequency count 频度asymptotic time complexity 渐进时间复杂度space complexity 空间复杂度storage de

// exam1.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <stack> using namespace std; #define MAXVEX 20 typedef struct ArcNode { int adjvex; int weight; struct ArcNode* nextarc; }ArcNode; typedef struct HeadN

前言 离NOIP还有一个星期,匆忙的把寒假整理的算法补充完善,看着当时的整理觉得那时还年少.第二页贴了几张从贴吧里找来的图片,看着就很热血的.旁边的同学都劝我不要再放PASCAL啊什么的了,毕竟我们的下一级直接学C++.即便我本人对C++也是赞赏有加,不过PASCAL作为梦的开始终究不能忘记.不像机房中其余的OIERS,我以后并不想学计算机类的专业.当年来学这个竞赛就是为了兴趣,感受计算机之美的.经过时迁,计划赶不上变化,现在尚处于迷茫之中,也很难说当时做的决定是对是错.然而我一直坚信迷茫的时候

前言: 2019年!我准备好了 正文:从我接触前端到现在,一直听到的一句话:操作DOM的成本很高,不要轻易去操作DOM.尤其是React.vue等MV*框架的出现,数据驱动视图的模式越发深入人心,jQuery时代提供的强大便利地操作DOM的API在前端工程里用的越来越少.刨根问底,这里说的成本,到底高在哪儿呢? 什么是DOM Document Object Model 文档对象模型 什么是DOM?可能很多人第一反应就是div.p.span等html标签(至少我是),但要知道,DOM是Model,

转 详解slab机制 2015年01月15日 16:34:47 cosmoslhf 阅读数:12657   http://blog.csdn.net/u010246947/article/details/10133101 目前有很多讲slab的文章,要么是纯讲原理画一堆图结合源码不深导致理解困难,要么是纯代码注释导致理解更困难,我在猛攻了一周时间后,细致总结一下slab,争取从原理到源码都能细致的理解到并立刻达到清楚的使用. 一.slab分配器概述: 有了伙伴系统buddy,我们可以以页为单位获

概述 内存管理的实现涵盖了许多领域: 内存中的物理内存页管理 分配大块内存的伙伴系统 分配较小内存块的slab.slub和slob分配器 分配非连续内存块的vmalloc机制 进程的地址空间 在IA-32系统上,可以直接管理的物理内存数量不超过896M.超过该值的内存只能通过高端内存寻址. 在64位系统上,由于可用的地址空间非常巨大,因此不需要高端内存模式. (N)UMA模型中的内存组织 有两种类型的计算机,分别以不同的方法管理物理内存: UMA计算机(uniform memory access

前言        离NOIP还有一个星期,匆忙的把整理的算法补充完善,看着当时的整理觉得那时还年少.第二页贴了几张从贴吧里找来的图片,看着就很热血的.当年来学这个竞赛就是为了兴趣,感受计算机之美的.经过时迁,计划赶不上变化,现在尚处于迷茫之中,也很难说当时做的决定是对是错.然而我一直坚信迷茫的时候选择难走的路会看见更好的风景.       这篇文章简单的说了一下NOIP考试中会常用的算法,可能难度掌握的不是太好,有一部分内容不是NOIP考查范围,然而随着难度的增加,看一些更高级的算法也没有坏处

文章由作者马志国在博客园的原创,若转载请于明显处标记出处:http://www.cnblogs.com/mazg/ Go学习群:415660935 今天我们学习Go语言编程的第七章,并发编程.语言级别的支持并发编程是Go语言最大的优势和特色,所以这章是Go语言学习的重点和难点,当然内容也比较多.首先我们会介绍并发编程的相关概念,其次介绍Go语言中轻量级的线程,goroutine.最后学习goroutine之间的两种通信机制,一种是消息通信机制,channel.另外一种是共享内存的方式. 7.1

从我接触前端到现在,一直听到的一句话:操作DOM的成本很高,不要轻易去操作DOM.尤其是React.vue等MV*框架的出现,数据驱动视图的模式越发深入人心,jQuery时代提供的强大便利地操作DOM的API在前端工程里用的越来越少.刨根问底,这里说的成本,到底高在哪儿呢? 什么是DOM Document Object Model 文档对象模型 什么是DOM?可能很多人第一反应就是div.p.span等html标签(至少我是),但要知道,DOM是Model,是Object Model,对象模型,

本文主要是探究学习比较流行的一款消息层是如何设计与实现的 ØMQ是一种消息传递系统,或者乐意的话可以称它为"面向消息的中间件".它在金融服务,游戏开发,嵌入式系统,学术研究和航空航天等多种环境中被使用. 消息传递系统基本上像应用程序的即时消息一样工作.应用程序决定将事件传送到另一个应用程序(或多个应用程序),它组装要发送的数据,点击"发送"按钮,消息传递系统负责其余的事情.然而,与即时消息传递不同,消息传递系统没有GUI,并且在出现问题时,在端点处没有人能够进行智能

简介 transformjs在非react领域用得风生水起,那么react技术栈的同学能用上吗?答案是可以的.junexie童鞋已经造了个react版本. 动画实现方式 传统 web 动画的两种方式: 纯粹的CSS3 :如:transition/animation+transform(大名鼎鼎的animate.css) JS + CSS3 transition或者animation:这里第一种一样,只是通过js里add class和remove class去增加或者移除对应的动画 纯粹JS控制时

#————————————————————————本文禁止转载,禁止用于各类讲座及ppt中,违者必究————————————————————————# 前几天看到一个有意思的分享,大意是讲如何用Tensorflow教神经网络自动创造音乐.听起来好好玩有木有!作为一个Coldplay死忠粉,第一想法就是自动生成一个类似Coldplay曲风的音乐,于是,开始跟着Github上的教程(项目的名称:Project Magenta)一步一步做,弄了三天,最后的生成的音乐在这里(如果有人能告诉我怎么在博客里

Tensorflow serving提供了部署tensorflow生成的模型给线上服务的方法,包括模型的export,load等等. 安装参考这个 https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/g3doc/setup.md 但是由于被qiang的问题 (googlesource无法访问) https://github.com/tensorflow/serving/issues/6 需要修改一下 WORKS

CSS所能做的就是改变网页的布局.排版和调整字间距等,但编写 CSS 并不是一项容易的任务,当你接触新的 CSS3 属性及其各自的浏览器前缀的时候,你会发现很伤脑经.值得庆幸的是一些优秀的开发人员提供了很多在线的 Web 应用程序来帮助我们. 您可能感兴趣的相关文章 网站开发中很有用的 jQuery 效果[附源码] 分享35个让人惊讶的 CSS3 动画效果演示 十分惊艳的8个 HTML5 & JavaScript 特效 Web 开发中很实用的10个效果[源码下载] 12款经典的白富美型 jQue

这几天终于把tensorflow安装上了,中间遇到过不少的问题,这里记录下来.供大家想源码安装的参考. 安装环境:POWER8处理器,Docker容器Ubuntu14.04镜像. Build Tensorflow for IBM POWER8 CPU from Source Code 1. My os environment 14.04.1-Ubuntu SMP ppc64le gcc 4.8.4 python 2.7.6 2. Install bazel and protobuf I only

Welcome back! This time, the focus is going to be on Stream-Out (SO). This is a facility for storing the Output of the Geometry Shader stage to memory, instead of sending it down the rest of the pipeline. This can be used to e.g. cache skinned vertex

  深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 发表于2016年07月15号由52nlp 接上文<深度学习主机攒机小记>,这台GTX1080主机准备好之后,就是配置深度学习环境了,这里选择了比较熟悉Ubuntu系统,不过是最新的16.04版本,另外在Nvidia GTX1080的基础上安装相关GPU驱动,外加CUDA8.0,因为都比较新,所以踩了很多坑. 1. 安装Ubuntu16.04 不考虑双系统,直接安装 Ubuntu16.04,从ub