我们正试图更好地了解如何设置MapPoint（或其他地图应用程序）来优化我们的配送路线。我们能够从.NET系统中推送交付地址列表，但需要一些简单的选项，以便驱动程序选择起点地址，并能够在必要时直观地重新排序地址。请告知是否有用于此目的的示例代码，我们是否可以通过托管版本的MapPoint执行此操作，或者我们是否需要在服务器上托管MapPoint（或其他应用程序）的副本。这可能值得在上阅读，并查看用于回答此问题的一些算法。您没有指定运输类型（即，您是在进行多点运输，还是在遵循更接近集装箱的模型？）

我对一些优化方法或通用字节码设计感兴趣，与AST解释相比，使用VM可能有助于加快执行速度。也许您可以看看“opt”工具提供的各种方法。这些是字节码到字节码的优化，工具本身将分析应用特定优化的好处。AST口译与字节码口译的主要优势是操作调度成本，对于高度优化的口译员来说，这开始成为一个真正的问题。“分派”一词用于描述开始执行操作所需的开销（如算术、属性访问等） 一个相当普通的基于AST的解释器如下所示： class ASTNode { virtual double execute() =

在一些地方，我看到了类似的声明： Scala编译器在编译代码中尽可能使用Java数组、基元类型和本机算术 （Scala书籍中的编程）。 但在实践中，我没有看到这一点，例如在下面的代码中，scala类型使用的内存比java类型（我使用totalMemory和freeMemory方法计算得出）多： long[]la=新数组[java.lang.long]（1024*1024）； 对于（i）28.811M 使用的内存（scala长）：>>36.811M 我意识到任何类型的scala都有额外的开销，但是

我见过软件被贴上“GPU加速”的标签，但我想知道这在实践中意味着什么 我读到图形（duh）和数字运算是很好的用例，但是根据什么标准呢 最后，图形只是可视化的位数组。那么你能用GPU来处理线性代数，或者甚至MapReduce吗 数字运算是一个宽泛的术语。我可以使用GPU计算素数或斐波那契数吗 勾勒全局（细胞处理器、量子计算等）的加分 我读到图形（duh）和数字运算是很好的用例，但是根据什么标准呢 最近的GPU往往有数百个内核，比CPU多得多。有效使用时，这将提高程序性能（读取：正确并行化） 那么你

我最近在一家公司接受采访，他们问了我以下问题： “如果服务器/站点优化是最重要的，请编写一个PHP脚本，在垂直行中生成数字1到10，即-1，然后是换行符，然后是2，然后是换行符，等等。” 虽然我可以用很多方法编写这个程序，但我认为在服务器负载和性能方面，没有一种方法比其他方法更好。例如： for ($i = 1; $i <= 10; $i++) { echo $i . '<br />'; } for ($i = 1, $string = ''; $i <= 10

我的另一个Haskell优化问题。我需要递归地生成一个列表，类似于许多介绍性Haskell文章中的fibs函数： generateSchedule :: [Word32] -> [Word32] generateSchedule blkw = take 80 ws where ws = blkw ++ zipWith4 gen (drop 13 ws) (drop 8 ws) (drop 2 ws) ws gen a b c d = rotate

一, 二, 三, 是2。比1快。？ 或者，由于明显的编译器优化，它们是否相等 3.怎么样。？当然，这没有任何意义，但是为了我的着色器代码的清晰性，可能会出现这样的冗余纹理查找。我想知道它们是否以某种方式进行了优化/缓存，或者我是否应该避免它们。规范中没有提到GLSL编译器应该进行任何优化。这意味着更好的方法是避免过早悲观。此代码 uniform sampler2D t; void main() { vec4 val = texture2D(t, coords); 这是最好的。没有理由创

我有一些依赖于中等数量的参数（比如2-6）的图形算法，它们并不总是能够成功地找到它们想要的（它们想要“足够好”的解决方案来解决已知困难的问题，比如mincut/maxflow）。我还有一个非常大的图形家族，我想在上面使用算法 我当前的目标是找到给定算法最常成功的参数值。不幸的是，我知道如何计算“成功”的唯一方法是从我的大家庭中获取一张图表，并实际运行该算法。这有两个问题：计算成本很高，而且它只提供了我的真实目标函数的近似值，即算法成功的图形的真实百分比 第一次并不是世界末日；内尔德·米德（Nel

我已经开始学习OpenCL，目前正在尝试测试一个简单的骨骼动画算法可以提高多少性能。为此，我编写了一个程序，它从随机生成的顶点和变换矩阵中执行两次骨骼动画，一次是用普通C++中的SSE优化的线性代数库，一次是在GPU上使用自己的OpenCL内核（我在Nvidia GTX 460上进行测试）。 我从一个简单的内核开始，其中每个工作项只转换一个顶点，所有值都从全局内存读取。因为我对这个内核的性能不满意，所以我尝试了一些优化。我当前的内核如下所示： 内联浮点4乘法矩阵向量（浮点16 m，浮点4 v）

我需要使用SSE实现简单的零内存（首选SSE2） 有人能帮忙吗。我在搜索SO和net，但没有找到直接的答案。是ZeroMemory（）还是memset（）不够好 免责声明：以下部分可能是SSE3 通过循环填充任何未对齐的前导字节，直到地址为16的倍数 按保存xmm注册表 pxor将xmm注册表归零 而剩余长度>=16， movdqa或movntdq执行写入 pop以恢复xmm注册表 填充任何未对齐的尾随字节 movntdq可能看起来更快，因为它告诉处理器不要将数据带到缓存中，但如果以后要使用数

我想知道如何将下面的公式化为LP或MIP问题的约束条件？ 例如对于变量x，y，表示二维平面中点P的x坐标和y坐标，即P（x，y）。 如果我知道P不允许出现在某些矩形中。例如，对于矩形，R（左、下、右、上）。也就是说，left

作为a的后续工作，我想找到深度为4的两个给定节点之间存在的所有30条路径。大意如下： start startnode = node(1), endnode(1000) match startnode-[r:rel_Type*1..4]->endnode return r limit 30; 我的数据库包含约50k个节点和2M个关系 预计，这个查询的计算时间非常非常大；我甚至在message.log文件中得到了以下GC消息：GC监视器：应用程序线程被额外阻止14813ms[总阻止时间：18

我目前正在使用Redis作为Mongo数据库的时间排序索引。我的mongo文档如下所示： { _id : MongoId, title : "Title", publishDate : new Date().getTime(), attachments : [ { title : "Title", type : "VIDEO" }, { t

在使用O3优化时，我的fortran代码有一个问题：数组范数的计算值在有O3和没有O3的情况下都会发生变化，而在O3的情况下是不正确的。下面是我的代码的一个简单示例 program main use wavefunction implicit none integer(I4B) :: Na, Nb, Npes complex(DPC), ALLOCATABLE, DIMENSION(:,:,:) :: phi real(DP), ALLOCATABLE, DIMENSION(:) :: no

我有一个非常依赖阵列的大型Tcl应用程序。为了加快速度，我正在考虑用dict而不是数组重写它。由于它的大小，我只想重写计算最密集的部分，并在两个子系统的边界处在数组和dict之间进行转换，如“字典和数组”一段中所述 P>我必须考虑这个转换过程中的一个严重的速度惩罚，还是内部结构如此相似，实际的转换可以被认为是快的？ < P>两个数组和DICT内部使用哈希表；它们的性能非常相似（相同的渐近大O行为，在实际速度方面可能有点不同）。但是，如果您使用的是紧凑型整数键（即0、1、2等），那么最好使用Tc

下面是一个简单的hello world： #include <stdio.h> int main() { printf("hello world\n"); return 0; } 合同规定必须满足以下条件： 呼叫为尾部呼叫-处于尾部位置（ret紧随其后 call和ret使用call的值或为void） 但在本例中，put（）返回的值不应用作函数的返回值 这是合法的尾部呼叫优化吗？main（）返回什么？LLVM中的tail标志有点奇怪。这仅仅意味着对puts的调用是尾

一般来说，我对Tensorflow in和ML是相当陌生的，我想知道我可以使用什么策略来提高我正在构建的应用程序的性能 我的应用程序使用TysFoeS+C++接口，源编译的TF 0.11 LBTyTraceFuff.C.C.SO（用BaZel-Bug构建-opt -COPT＝-MVX，并可选地添加-CONFIG= CUDA），在MacOSX X1.12上的AVX或AVX+CUDA上，在MacBook Pro 2.8 GHz的英特尔核心i7（2核8线程）上，用16GB RAM和NVIDIA 750

我正在研究一个优化问题，其中我希望根据技能限制（并非所有资源都具有满足需求d的所有技能）、资源限制（资源的存在有限p）和分配限制l来查找资源活动分配，分配限制l限制分配给活动的资源数量。我想最大化所有选定活动的权重w之和。模型如下所示： 现在我把它输入到CPlex中，它在很短的时间内解决了巨大的实例，只要我允许启发式（1000个活动，50个资源，大约10秒内5个技能），即使每个活动都有大量可能选择的问题和大量可能的任务 为什么这个问题对CPlex如此容易？是否有一些我所遗漏的容易解决的潜在问题

我在能源系统建模（存储建模）中经常遇到一个问题，即存储系统放电时不允许充电，反之亦然 设x和y为连续的正决策变量，表示存储单元的充电/放电功率。现在我试图用等式或不等式来表达以下逻辑： if x > 0: y = 0 if y > 0: x = 0 我知道，如果b是一个二进制变量，并且x_ub和y_ub分别表示变量的上限，则可以通过以下等式实现这一点： x <= b * x_ub y <= (1-b) * y_ub x我不明白你的第二种方法，我对这一种

我有以下网络图： initia = tf.zeros_initializer I = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,1], name='I') # input W = tf.get_variable('W', shape=[1,DEPTH], initializer=initia, dtype=tf.float32) # weights b = tf.get_variable('b', shape=[DEPTH], initializer=init

这是我第一次使用JS或Apps脚本，我编写了一个工作脚本，可以读取成行的数据，并根据每行中的一个值，将新行写入第二个工作表，如下所示： （我简化了脚本，只包含了两个示例来演示转换“输入”表有行，每行有一个值“band”；该函数检查该band值，并根据哪个band将一组行写入输出） 函数convertToOutput（）{ var sheet=ss.getSheetByName（'Input'）； var output=ss.getSheetByName（'output'）； var last=s

我对编程和优化的世界非常陌生。我想知道是否可以使用Anaconda GUI在Spyder上使用Pyomo和Glpk解算器 这是我如何使用MacBook上的终端窗口下载Pyomo和Glpk的： conda安装-c conda forge pyomo conda安装-c conda forge glpk 我想使用Spyder重新创建一个简单的优化仓库问题，但我正在运行 在Spyder上的控制台上输入此错误： runfile('/Users/.../Spyder Tutorials and Examp

您好，谢谢您查看我的帖子 此问题基于一项关于测试循环中的依赖项和矢量化的任务： for(i=0;i<130;i++) { a[ (130+1) * i + 13 ] = b[i] * c[i]; // s1 d[i] = a[ (130+1) * i + 13 * 130] + e; // s2 } （i=0；i）的 for(i=0;i<130;i++) { a[ 131* i + 13 ] = b[i] * c[i]; // s1 } for(i=

由于项目的大小，编译器优化被启用，因此构建二进制文件将适合我们的微控制器。通过在项目资源管理器中右键单击源文件，禁用对选择文件的优化（出于调试目的）C/C++Build>设置优化>优化级别>针对调试进行优化（-Og）。这使得文件的图标带有一个小的超级图标扳手或键（很难区分）。手动将优化级别更改回默认值大小优化（-Os）不会删除超级图标 如何恢复默认文件设置？我尝试单击文件属性，但似乎没有效果。还有别的办法吗 我们正在使用Eclipse4.14。谢谢。您可能知道，eclipse CDT插件为您提供

以一个简单的OrderDetail表为例，其中每个记录都有Quantity和UnitPrice。要使用SQL获取每个订单的总值，很简单 SELECT OrderID, SUM(UnitPrice*Quantity) FROM OrderDetail GROUP BY OrderID 在将表转换为XML文件后，使用XQUERY我能够获得如下相同的信息 for $orderId in distinct-values(doc('orderDetails.xml')//orderDetails/Ord

我正在用支持向量机写我的学士论文。“epsilon”参数是优化误差（包括c）时的公差，对吗？那么，如果最大裕度和最小误差的常数至少比“ε”更接近其最佳值，那么优化停止了吗 既然您似乎正在使用LIBSVM，您可能应该看看LIBSVM的作者（特别是第3节） 编辑：是的，你所说的是对LIBSVM算法终止标准的合理准确描述。当你写报告的时候，不要说互联网上某个随机的家伙告诉我的，要引用描述算法的原始文档 EDIT2:m和m在1891页的末尾定义，它们基本上是f乘以y的梯度的最小和最大分量

这里有一个问题，我设法把它归结为一个加权二部匹配问题。基本上，我有一个具有分区a和分区B的二部图，以及一组具有权重的边。在我的例子中，| A | ~=20和| B |=300 我想找到一组边，这些边可以最小化权重并覆盖“a”（a上的每条边都有一个关联的解决方案边） 问题: -这类问题是否有一个特殊的名称，以便我可以寻找算法和解决方案 -我知道我可以把它简化为一个加权的二部完美匹配，通过在一个无限大的平面上添加虚拟顶点。但我担心的是自| B |>>A |以来的实际表现 -对Java库有什么建议吗？

我已经用大小为4000x300的k-means（4000个质心，每个质心有300个特征）创建了一个代码本。使用代码本，我想标记一个输入向量（为了以后的装箱）。输入向量的大小为Nx300，其中N是我接收的输入实例总数 为了计算标签，我计算每个输入向量的最近质心。为此，我将每个输入向量与所有质心进行比较，并选择距离最小的质心。然后，标签就是该质心的索引 我当前的Matlab代码如下所示： function labels = assign_labels(centroids, X) labels = z

我想更好地组织我的编码和项目。是否有我应该使用的默认文件夹名和文件名，或者行业内是否有任何首选的文件夹名和文件名 谢谢任何提示。 < p>编码C++，我根据我的类驻留在全局SRC/文件夹下的命名空间来组织文件夹。我混合了头文件和源文件，尽管我知道很多人在src/和include/文件夹中将头文件和源文件分开。我认为这是一种偏好——我看到了两种方法的优点 我的文件名通常与源文件所属的类相同—（每个类至少一个源文件）。对于非类代码，我尝试根据具有“会说话”名称的逻辑单元来组织函数/数据

我受到了这篇名为“”的帖子的启发，来看看他在Haskell中提出的问题（从一个向量中求出几百万个数字的和），并与他的结果进行比较 我是一个Haskell新手，所以我真的不知道如何正确计时或如何有效地进行计时，我对这个问题的第一次尝试如下。请注意，我没有在向量中使用随机数，因为我不知道如何以一种好的方式使用。我也在打印资料，以确保全面评估 import System.TimeIt import Data.Vector as V vector :: IO (Vector Int) vector

我们在gcc4.2/MacOS下编译的音频单元上尝试了gcc的评测选项。（从技术上讲，它是一个库。）问题是我们无法控制加载库的可执行文件。因此，我们只能将库与分析选项链接，而不能将可执行文件链接 在这种情况下，我们如何（如果有的话）使用概要文件引导优化 干杯 您不能编写自定义可执行文件来加载（和测试）库吗？这将在您的控制下，可以通过分析构建。我相信您运气不好。您可能能够让库中的初始化例程启用评测—在这种情况下，在加载库之前，您将无法对代码进行评测。但是，由于可执行文件没有为分析做好准备，所以它很

如何为典型的以下情况优化队列： 访问/存储 内存使用 我不确定除了尝试在其上运行压缩算法之外，是否还能减少内存，但这将花费相当多的存储时间作为折衷-必须重新压缩我认为的所有内容 因此，我认为典型的带有指针的链表。。。。环形队列 有什么想法吗 谢谢 编辑：不管上面是什么；从本质上讲，如何创建最快/内存占用最少的基本队列结构？链表实际上不是很典型（函数式语言除外，或者新手错误地认为链表比动态数组快）。动态循环缓冲区更为典型。增长的（和可选的，收缩的）工作与动态数组略有不同：如果“数据保持部分”跨越数

我正在CUDA上编写一个（公认的本地内存密集型）代码，我已经过了开发阶段，进入了加速阶段。命令行分析器表明我的占用率（我认为）非常低（主要内核为0.083-0.417），我希望对此进行改进。不幸的是，计算工作需要大量的\uuuuu共享\uuuuu内存（每128个线程块16-20 kB）和一些寄存器（主要内核报告为63，尽管我不确定我是否实际使用了这么多…） 不过，我真正的问题是关于cmem[2]。下面是一个例子： 使用了8个寄存器，40字节cmem[0]，51584字节cmem[2]，368字节

我是CUDA的新手，希望了解更多关于优化内核启动条件以加快代码速度的信息。这是一个非常具体的场景，但我将尽可能地概括它，以便将来任何有类似问题的人都可以从中获益 假设我有一个300个元素的数组（数组A），作为输入发送到内核。这个数组由几个重复的整数组成，每个整数都有一个特定于它的设备函数。例如，每次5出现在数组A中时，内核都会执行特定于5的函数。这些功能是设备功能 我如何并行处理这个问题是通过启动320个块（可能不是最好的数目），这样每个块将并行执行与其元素相关的设备功能 CPU将以串行方式处理

我希望为投资组合创造有效的边界，在权重和成本上都有边界。以下代码为基础资产以最小和最大权重为界的投资组合提供了边界。我如何在这一点上增加第二个约束，即标的资产的合并年费不超过最大值？假设每项资产都有一个以百分比形式应用的年度成本。因此，组合重量*费用不应超过x% lb=Bounds(:,1); ub=Bounds(:,2); P = Portfolio('AssetList', AssetList,'LowerBound', lb, 'UpperBound', ub, 'Budget'

我试图使用下面的代码优化Julia中的函数，但得到LoadError。有人能告诉我我的代码有什么问题吗 data = readdlm("RGPSLessData.csv", ';') using Optim function f(x::Vector,n11,E) return sum(-log((x[5] * dnbinom(n11, x[1], x[2]/(x[2]+E)) + (1-x[5]) * dnbinom(n11, x[3], x[4]/(x[4]+E))))) end r

我已经使用logistic回归编写了一个多类分类器，该分类器使用一对多方法进行训练。我想为经过训练的分类器绘制学习曲线 学习曲线是按类绘制的，还是按分类器整体绘制的？这有区别吗 为了澄清，学习曲线是训练和交叉验证/测试集误差/成本与训练集大小的曲线图。此图应允许您查看增加训练集大小是否会提高性能。更一般地说，学习曲线允许您确定算法是否存在偏差（欠拟合）或方差（过拟合）问题 有关我的代码的一些详细信息： 分析MNIST手写数字图像 预测图像中的数字（0-9） 基于Andrew Ng的机器学习课程

我有一个如下解析的布尔条件：（avb）^（c^d）.，元素在列表中。将变量、括号和运算符都计算在内，该列表大约有1000个元素。该条件中大约有80个变量 我尝试过两种不同的方法，但都不起作用：如果我使用真值表来解决条件为真的问题，在最坏的情况下，我需要2^80次迭代，这将需要大量的计算时间。另一种方法是将条件转换为分离范式，并仅为一个操作数找到一个解决方案。这种方法确实适用于较小的条件，但对于较大的条件，系统会耗尽内存，因为结果条件有数百万个元素 有没有一种有效的方法来解决这类问题？也许使用数据

我正在尝试使用DSP c66x内部函数进行32x32乘法 我有这样的价值观 int32_t beta[4] ={185931936,84529224,-144944792,-175891288}; int32_t alfa[4] ={28505,24851,11653,13268}; CPP代码： int64_t mult =0; for(int i=0;i<4;i++){ mult += beta[i] * alfa[i]; } 我计划使用上述说明，

考虑以下Perl 6脚本框架： my regex perlish{.*[ea]？[ui]？rl$} 我的Str@words='/usr/share/dict/words'.IO.line； 对于@words->$word{ ... } 此问题中代码的基本思想来自 My/usr/share/dict/words是指向/usr/share/dict/american english的间接符号链接。它有99171行，每行一个单词 为了比较起见，.1 以下是我尝试用它们来代替存根代码的东西，它们的基准

给定一个庞大的整数数组，优化函数sum（i，j）和update（i，value），使这两个函数都小于O（n） 更新 这是一个面试问题。我试过O（n）和（I，j）和O（1）更新（I，值）。另一种解决方案是将输入数组预处理为二维数组，给出求和（i，j）的O（1）解。但这使得O（n）的更新函数 例如，给定一个数组： A[] = {4,5,4,3,6,8,9,1,23,34,45,56,67,8,9,898,64,34,67,67,56,...} 要定义的操作是sum（i，j）和update（i，va

我想优化以下Fortran代码的速度 DO ii = 1, N A (:,:) = A (:,:) + C (ii) * B (:,:, ii ) ENDDO 带有A（M，M）维度和B（M，M）维度 我在考虑使用BLAS DO jj=1,M CALL zgemm('n', 'n', 1, M, N, cone, C(:), cone, B (jj,:, : ),& N, czero, A(:,:), cone ) ENDDO 但这看起来不是很有效，因为我仍然有一

用10个设置位查找第n个整数 n是0范围内的int值，让我们考虑k＝10位集合的数。 诀窍是确定给定n的最重要的一个的排名 只有一个长度k:C（k，k）=1。有k+1=C（k+1，k）个长度为k+1。。。有长度为m的C（m，k）个数 对于k=10，极限n为1+10+55+220+715+2002+5005+11440+ 对于给定的n，很容易找到对应的m。然后将问题归结为在设置了k-1位的情况下求第n-C（m，k）个数。以此类推 对于预计算表，这可能非常快。30045015需要30次查找，因此我猜

我试图定义一个结构来捕获如下内容： set NODES := A B C; set LINKS := (A,B) (B,C); set PATHS := ((A,B)) ((A,B), (B,C)) ((B,C)); 节点是一个集合。链接是一组节点对 我很难将路径定义为一组链接序列。我在AMPL图示例中没有看到任何显式使用路径的解决方案，我想知道是否有一种简单的方法来构造它们 以下是my.mod文件中的定义： set NODES; set

我正在训练一名模特。为了克服过度拟合，我进行了优化、数据扩充等。我有一个更新的LR（我尝试了SGD和Adam），当有一个平台（也尝试了步骤）时，学习率会降低一个因子，直到达到LR 1e-08，但不会低于该值，并且在这一点之后，我的模型验证会受阻。我尝试将epsilon参数传递给Adam，以建议一个较小的值，但它仍然停留在LR 1e-08。我也通过了重量衰减，但这并没有改变情况。也没有将amsgrad设置为true 我做了一些研究，人们认为Adam optimizer存在固有的问题，但没有提到学习

目前我正在写一篇关于旅游业优化的论文，里面包含了背包和VRP解算器。在这一点上，我需要一些理论背景或工具 在网上搜索之后，我没有找到我要找的任何信息。我主要关心的是： 1简而言之，它是如何工作的？（与其他解算器相比） 2它是否使用了梯度下降或其他已知算法，或是它自己开发的算法？ 三。什么是比其他解算器更快的关键因素或工具 我知道所有这些信息可能都是保密的，这就是为什么互联网上什么都没有。我希望对这个话题有任何澄清，并感谢您提供有用的信息。1和2）路由：。背包的设计灵感来自 3） 大部分工作：-）

我试图修改chainer的一个类SGDRule（optimizer.UpdateRule），使之成为我原来的优化器 为了达到我想要的，我不仅需要得到梯度，还需要得到损耗 在通过反向传播生成梯度之前，必须执行产生损耗的正向路径。我需要那种损失 问题是我必须从类中的update_core_gpu（self，param）代码访问丢失 我了解到分类器对象具有作为属性的损失。但是，我不知道如何从更新规则访问对象 作为替代方案，我考虑使用我可以从代码访问的Reporter对象。我知道如何将价值传递给报告者，

我有一个具有多个变量的非线性优化模型，其中三个变量之间的某个函数应定义为约束。（假设机器的效率取决于入口和出口温度）。我计算了表中的一些值，以可视化T_入口和T_出口的依赖关系。它返回一个相当丑陋的表面。如果我想直接定义一个函数，一个很好的拟合可能类似于一个5次多项式方程，但我不认为这会提高我的计算速度。。。因此，我只考虑创建一个表，并将其用作查找表。非线性解算器是否能够解释这一点？我正在Pyomo环境中使用ipopt 另一个想法是限制我的可行温度范围并简化连接…可能使用和平线性化。3d曲面是否

每隔50毫秒，我会收到来自服务器的更新，然后我会更新Mapbox GL JS中的点数据，如下所示： map .getSource('pointsSource') .setData(pointsData); 当我发现我的笔记本电脑处于turbo模式并使用200%的CPU时，这场闹剧就开始了，而在我不使用.setData（）（不更新数据，只显示地图）的情况下，它使用25%的CPU工作。 在任何时候，我只更新25点。考虑到性能与点数无关，而是与调用.setData（）

我发现xpress的优化结果不符合指定的变量类型时出现了一些问题。当我创建xpress变量时，我设置了vartype=xp.binary，但有些结果的值为0.13333、0.36667、0.5 我发现这是由其中一个限制因素造成的。当我禁用大多数约束时，值都是二进制的。然后，我一个接一个地启用了约束，并找到了一组导致值为非二进制的约束 以前有人看到过吗？关于如何强制变量值为二进制的建议 谢谢 为了完整起见，将欧文·卡韦拉根的评论扩展为一个答案： 整数变量的分数值通常在问题不可行时出现。 在solv