线性规划求解器总结与比较

目前的一个研究课题,需要求解一个大规模的线性规划问题,变量规模至少在 10 万的水平,需要找到找到一个高效的求解器。为此,专门花时间对比了 CBC, GLPK 等开源求解器和 CPLEX, GUROBI 等商用求解器,并对比了求解器官方 Python 接口及 CVXOPT, CVXPY, PuLP 等第三方 python 接口的求解效率。

Python 中 Logging 模块使用方法

简介

在代码调试过程中,我们使用最多的方法是 print 函数,在我们需要知道中间变量的值时,插入一句 print 函数即可。但这种方法存在一个问题,那就是在程序调试完以后我们需要一个一个把 print 函数删掉或者注释掉。logging 模块能非常好得解决这个问题,通过设置 severity level,我们可以方便得控制在控制台打印的信息,另外我们也可以同时把日志信息输出到多个目的地,比如控制台,日志文件,网络位置等。

Kodi 设置教程

简介

Kodi 是一个强大的流媒体播放软件,支持 macos, windows, linux, ios 以及 android 等众多平台,使得其能在各种手机、电脑、平板以及机顶盒中运行。另外,Kodi 拥有上千种插件,大大扩展了它的功能。

如何使用远程计算资源

在普渡学习期间,为了提高训练模型的速度,获得了使用多个远程计算资源的权限,包括课题组自己搭建的 swarm 和 crater 服务器,普渡计算中心集群 Conte [1],以及匹兹堡超算中心(Pittsburgh Supercomputing Center)Bridges 计算集群。下面记录一下使用各个远程计算资源的方法。

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