This edited book presents new results in the area of algorithm development for different types of scheduling problems. In eleven chapters, algorithms for single machine problems, flow-shop and job-shop scheduling problems (including their hybrid (flexible) variants), the resource-constrained project scheduling problem, scheduling problems in complex manufacturing systems and supply chains, and workflow scheduling problems are given. The chapters address such subjects as insertion heuristics for energy-efficient scheduling, the re-scheduling of train traffic in real time, control algorithms for short-term scheduling in manufacturing systems, bi-objective optimization of tortilla production, scheduling problems with uncertain (interval) processing times, workflow scheduling for digital signal processor (DSP) clusters, and many more.

该文档包含了2018年各大知名互联网、软件公司校招的笔试面试真题。

2018年Java Activiti6.x 视频整合Spring Boot/JPA/WEB框架实战 01 Activiti介绍与搭建开发环境 02 运行官方例子 03 编写第一个Activiti程序 04 流程引擎配置与服务组件 05 Activiti数据库介绍 06 API(1)Activiti数据查询 07 API(2)流程文件部署 08 API(3)流程定义 09 API(4)任务操作 10 API(5)任务参数与附件 11 API(6)启动流程 12 API(7)流程操作与数据查询 13 API(8)工作的产生与管理 14 BPMN事件(1)事件的分类与定义 15 BPMN事件(2)开始事件 16 BPMN事件(3)结束事件 17 BPMN事件(4)边界事件 18 BPMN事件(5)中间事件 19 BPMN事件(6)补偿事件 20 BPMN任务(1)用户任务 21 BPMN任务(2)服务任务 22 BPMN任务(3)任务监听器与流程监听器 23 BPMN其他元素(1)子流程 24 BPMN其他元素(2)顺序流与网关 25 BPMN其他元素(3)流程活动的特性 26 规则引擎Drools(1)Drools介绍与运行 27 规则引擎Drools(2)规则语法 28 规则引擎Drools(3)Activiti整合Drools 29 DMN(1)DMN规范 30 DMN(2)运行第一个DMN应用 31 DMN(3)MVEL与销售案例 32 整合框架(1)整合Spring3 33 整合框架(2)web项目整合Activiti 34 整合框架(3)整合JPA 35 整合框架(4)整合Spring Boot 36 REST的发布与调用 37 部署与调用Activiti服务 38 Activiti进阶(1)Activiti表单 39 Activiti进阶(2)流程图与流程操作 40 实战案例

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使用深度学习对加密流量进行分类 该存储库包含在2018年DTU Compute的硕士学位论文中使用和开发的代码。 教授一直是该硕士论文的导师。 来自一直是该项目的联合主管。 在本文中，我们研究和评估了使用神经网络对加密网络流量进行分类的不同方法。 为此，我们创建了一个具有流/非流焦点的数据集。 数据集包括七个不同的类，五个流分类和两个非流分类。 本文是对Napatech A / S的初步概念验证。 我们提出了一种新颖的方法，其中利用了网络流量的未加密部分，即标头。 这是通过将会话中的初始标头串联起来，从而形成一个签名数据点来完成的，如下图所示： 通过使用前8个和16个标头创建的数据集在此存储库的datasets文件夹中可用。 我们通过在串联头数据集上运行t-SNE来探索数据集。 从下面的t-SNE图可以看出，该图显示了合并的所有单个数据集，似乎可以对单个类进行分类。 在使用基于标头

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马氏链的稳定分布matlab代码BayeZirChron.c 贝叶斯锆石喷发年龄估计代码的 C 版本来自 从命令行安装 从命令行安装需要一个有效的 C 编译器。 默认假设（或别名）可用。 在 linux/unix/bsd 上，这可能已经是正确的； 在 Mac OS 上，可以通过在命令行键入xcode-select --install来安装编译 C 源代码所需的工具。 # Download git clone https://github.com/brenhinkeller/BayeZirChron.c.git # Move to folder containing source code cd BayeZirChron.c/src/ # Compile make serial 要编译用于综合分布测试的并行代码，请另外运行： make parallel 或者 mpicc -std=c11 -O3 -o tzircrystestaccuracy tzircrystestaccuracy.c 编译和运行此并行版本还需要安装 MPI（或 ） 示例文件夹中提供了示例批处理文件： 用法 提供了一系