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reduce循环从序列中取出值, 调用函数进行计算,并用上一次的计算结果作为参数和下一个取出的值再次进行计算. filter()函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的那些元素，返回符合条件的元素组成新列表。 序列中的每个元素作为参数传递给函数进行判断，返回True或者False，…

在计算过程中constraint stream支持自动检测发生的变化，并且可以只重新计算只发生变化的部分。 6.3. Constraint stream cardinality (约束流基数) 6.4.1. Penalties and rewards (惩罚和奖励) 每个 co…

5.1.3. Score constraint signum (positive or negative) 5.1.4. Score constraint weight 5.1.5. Score constraint level (hard, soft, …​) 5.1.6. …

01. 快速回顾OptaPlanner的使用步骤 02. Opta的几个基础概念或者注解 应用场景: 如果一些优化算法能够估计出哪些规划实体更难规划，那么它们的工作效率会更高。例如：在箱子里包装更大的物品更难安排，在课程中安排更多学生的讲座更难安排，而在n皇后区，中间皇后区更难…

01. N皇后问题是啥？ 给出一个N * N的棋盘，问最多可以摆放几个国际象棋中的皇后，他们互不攻击。 Queue可以攻击任意横向、纵向、两个对角线方向上的棋子。 03. 测试 Local Search phase (1) ended: time spent (5000ms),…

01. 排班目标 02. Opta的常用注解说明, 关键实体类说明 use it, OptaPlanner knows that this class changes during solving because it contains one or more planning…

01. What is OptaPlanner? OptaPlanner是一个AI约束求解器。它优化计划和调度问题，如车辆调度问题(智慧城市的智慧红路灯)、员工排班、维护调度、任务分配、学校时间表、云优化、会议调度、作业车间调度、装箱等。每个组织都面临这样的挑战：分配有限的有限…

1. 隐语义模型/矩阵分解模型 2. 隐语义模型 隐语义的核心思想： 通过隐含特征联系用户兴趣或者物品，基于用户的行为找出潜在的主题或者分类，然后对物品进行自动聚类，划分到不同类别、主题（用户的兴趣）。 说人话： 通过一些角度把用户兴趣或者物品进行归类（建立用户、物品的兴趣/偏…

1. 协同过滤算法是什么? 协同过滤（Collaborative Filtering）推荐算法是最经典、最常用的推荐算法。 根据用户的之前的喜好以及其他兴趣相近的选择来给用户推荐物品(基于对用户历史数据的挖掘,发现用户的喜欢偏好，进而预测用户可能喜欢的产品进行推荐)。 一般仅仅…