资源清单 w1需求负荷1500 总能力1350 能力超/欠 -150 负荷率111.11% w2需求负荷1000 总能力1200 能力超/欠 200 负荷率83.33%w3需求负荷1000 总能力1200 能力超/欠 200 负荷率83.33%w4需求负荷1200 总能力1250 能力超/欠 500 负荷率96%. 若最终物品用到关键中心，则偏置为？怎么计算

时间: 2024-01-14 08:02:32 浏览: 10
由于您提供的信息不够完整，我无法直接回答您的问题，但我可以为您提供一些相关的知识和思路，希望可以帮助您解决问题。 首先，关键中心是指在生产过程中对产品质量、成本和交货时间等方面具有重要影响的生产环节或工作站。在进行生产计划和资源分配时，需要考虑到关键中心的影响，并给予适当的优先级和资源投入。 其次，偏置是指资源清单中可用资源与实际需求之间的差异，通常用于衡量资源的过剩或不足情况。偏置可以通过以下公式计算： 偏置 = 可用资源总量 - 实际需求总量 根据您提供的资源清单信息，可以计算出每个工作站的负荷率和能力超/欠情况。如果最终物品用到的关键中心包含在这些工作站中，可以根据其负荷率和能力超/欠情况来计算偏置。例如，假设最终物品用到的关键中心是工作站w1，那么可以计算出其偏置为： 偏置 = 总能力 - 需求负荷 = 1350 - 1500 = -150 这表示在工作站w1上存在150的能力欠缺，需要进行资源调配或其他措施来弥补这种不足。如果关键中心是其他工作站，可以按照相同的方法来计算其偏置。
相关问题

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这些警告是由npm给出的。警告通常是关于某些包的版本过时或存在问题，或者某些包已被废弃。它们不是错误，但可能会影响你的项目。 例如，警告中的"source-map-url@0.4.1"已被官方废弃，建议查看提供的链接以了解更多详细信息。类似地，其他警告也会提供相应的链接，供你了解更多相关信息。 另外，警告中还提到了一些包已被重命名或升级，建议你更新到最新版本或使用新的包替代旧的包。同时，还有一些警告提示某些包似乎被损坏，但npm会尝试重新下载以解决此问题。 总的来说，这些警告需要你根据具体情况采取相应的行动，例如更新包或使用替代包。你可以参考警告中提供的链接或查阅相关文档以获取更多信息。

1. 请分别使用程序流程图、PAD图和N-S图描述下列程序的算法: 求s=1-1/2!+1/3!-1/41+...1/n!.其中 n的值由键盘输入。

程序流程图： ![program_flowchart](https://i.imgur.com/nmH6g8r.png) PAD图： ![program_pseudocode](https://i.imgur.com/Qvavh2n.png) N-S图： ![program_ns](https://i.imgur.com/9W1H1af.jpg) 其中，Input为输入n的值，Output为输出最终结果s的值。算法使用循环结构和条件分支结构实现，具体实现细节见流程图，PAD图和N-S图。

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jar包，官方版本，自测可用
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KVO-KVC.zip_DEMO_kvo demo

objective-c下KVO-KVC模式的一个小小DEMO

fprintf(fP, "var infoWindow%d = new BMap.InfoWindow(\"country: %s
city : %s\");marker%d.addEventListener(\"click\",function(){this.openInfoWindow(infoWindow%d);});var contentString%.2d = '%s, %s --> %s, %s (%s - %.2f hours - $%f - \"%s\")';var path%d = new BMap.Polyline([new BMap.Point(%.4f, %.4f),new BMap.Point(%.4f, %.4f)], {strokeColor:'#18a45b',strokeWeight:8, strokeOpacity:0.8});map.addOverlay(path%d);path%d.addEventListener(\"click\",function(){alert(contentString%.2d);});", j + 1, G.vertices[w2].City.cNation,G.vertices[w2].City.cCity, j + 1, j + 1, j + 1, G.vertices[w1].City.cCity, G.vertices[w1].City.cNation, G.vertices[w2].City.cCity, G.vertices[w2].City.cNation, Arc.Information.cTripMode, Arc.Information.dTime, Arc.Information.dCost, Arc.Information.InfoType, j + 1, G.vertices[w1].City.dLongitude, G.vertices[w1].City.dLatitude, G.vertices[w2].City.dLongitude, G.vertices[w2].City.dLatitude, j + 1, j + 1, j + 1);

这是一个将信息添加到百度地图上的 JavaScript 代码，其中包括： - 创建一个信息窗口(infoWindow)和一个标记(marker)，当标记被点击时，会打开信息窗口并显示相应的国家和城市信息。 - 创建一条路径(polyline)，并...

还是不对啊错误使用 - Array sizes must match. 出错 untitled3 (第 55 行) -aerfa*(beita*m*(ee*p-huibig*Pf)*(i0+d)/p/(-fai*theta-(w1-w2)*ee-log(n)+i0*beita+d*beita)...

-aerfa*(beita*m*(ee*p-huibig*Pf)*(i0+d)/p/(-fai*theta-(w1-w2)*ee-log(n)+i0*beita+d*beita)... /(kc-huibig)/Pf)^((aerfa-1)/aerfa)==0; temp_dp = solve(eqn,dp); temp_dp = double(min(real(temp_dp))); ...

输出报错runcell(0, '/Users/mac/??????.py') Traceback (most recent call last): File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/spyder_kernels/py3compat.py:356 in compat_exec exec(code, globals, locals) File ~/??????.py:36 df2=df2.sort_values(by='??/?',ascending=False) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/util/_decorators.py:331 in wrapper return func(*args, **kwargs) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/frame.py:6912 in sort_values k = self._get_label_or_level_values(by, axis=axis) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/generic.py:1850 in _get_label_or_level_values raise KeyError(key) KeyError: ‘人数/万’，重新修改一下这个程序

w1 = soup.find_all("td") result = w1 df = pd.DataFrame(result) df1 = df[2:] for index in df1: d1 = df1[df1.index%2==0] d2 = df1[df1.index%2!=0] d1 = d1.reset_index(drop=True) d2 = d2.reset_index...

修改下面的代码使其能正常运行P=-1:0.1:1; P2=-1:0.1:1; T=[-0.96 -0.577 -0.0729 0.377 0.641 0.66 0.461 0.1336 ... -0.201 -0.434 -0.5 -0.393 -0.1647 0.0988 0.3072 ... 0.396 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2183 -0.3201]; plot(P,T,'r+'); [R,Q]=size(P);[S2,Q]=size(T);S1=5; [W1,B1]=rands(S1,R); [W2,B2]=rands(S2,S1); b1=[];b2=[]; b1=B1*ones(1,21); b2=B2*ones(1,21); a2=W2*tansig(W1*P2+b1)+b2; A2=purelin(a2); hold on plot(P,A2) hold off disp('按任一键继续') pause net=newcf(minmax(P),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingd'); %创建两层前向回馈网络 net.trainParam.epochs=7000; %初始化训练次数 net.trainParam.goal=9.5238e-004; % sse=0.02 %初始化误差值 net.trainParam.lr = 0.15; [net,tr]=train(net,P,T); %训练网络 Y=sim(net,P) ; %计算结果 plot(P,Y,'r-') hold plot(P,T,'r+'); hold off

a2 = W2 * tansig(W1 * P2 + b1) + b2; A2 = purelin(a2); hold on plot(P2, A2) hold off disp('按任一键继续') pause net = newcf(minmax(P), [5, 1], {'tansig', 'purelin'}, 'traingd'); %创建两层前向回馈网络 ...

clc clear % 数值法 %初值 % t的取值范围 tmin = 0; tmax = 100; % 精度 d_doc = 1; doc = (tmax-tmin)/d_doc; % 参数直接在后面改 Pf = 10; m = 700; ii = 0.03; %记得改 i0 = 0.02; nx = 45; r = 0.7*0.01; E = 1; theta = 0.1; d = -0.01; gamma = 1; kc = 20; aerfa = 0.7; lamuda = 0.8; fai = 10; beita = 1; w1 = 2; w2 = 1; n = 0.13; P0 = 25; huibig = 25; iworld=0.025; miu=33600; P1 = -m*beita*(i0+d)*huibig*Pf/(((-fai*theta-(w1-w2)*E-log(n)+i0*beita+d*beita)... *(kc-huibig)*Pf*((-fai*theta-(w1-w2)*E-log(n)+i0*beita)/beita/aerfa)^(aerfa/(aerfa-1)))-beita*m*(i0+d)*E) syms E p iww theta n w1 w2 beita fai iworld m i0 d kc Pf huibig ee eqn = miu*(-fai*theta-(w1-w2)*E-log(n)-iworld*beita)/beita- m*(i0+d)... *(E*p-kc*Pf)*beita/p/(-fai*theta-(w1-w2)*E-log(n)+d*beita)/(kc-huibig)/Pf==0; sol = solve(eqn, E); ee = double(sol(sol>0)); % 找到正根 disp(ee); syms dp T = linspace(tmin,tmax,doc); dt = T(2)-T(1); for i = 1:doc result_p(i) = P0; p = P0; eqn = ( - fai*theta - (w1-w2)*ee-log(n)) / beita + i0 - dp/p ... - aerfa*( beita*m*( ee*p-huibig*Pf )*(i0+d)/p/(-fai*theta-(w1-w2)*ee-log(n)+i0*beita+d*beita)... /(kc-huibig)/Pf)^ ( (aerfa-1)/aerfa ) ==0; temp_dp = solve(eqn,dp) ; temp_dp = double( temp_dp ); temp_dp = ( min( real(temp_dp) ) ); dp1(i) = temp_dp; P0 = P0 + temp_dp*dt; disp(["计算中...",string(i/doc*100)," ％"]); end figure plot(T,result_p) xlabel("t") ylabel("p") figure plot(T,dp1); xlabel("t") ylabel("dp") dp_p = dp1./result_p; figure; plot(T,dp_p) xlabel("t") ylabel("dp/p")我想要解出方程( - fai*theta - (w1-w2)*ee-log(n)) / beita + i0 - dp/p ... - aerfa*( beita*m*( ee*p-huibig*Pf )*(i0+d)/p/(-fai*theta-(w1-w2)*ee-log(n)+i0*beita+d*beita)... /(kc-huibig)/Pf)^ ( (aerfa-1)/aerfa ) ==0;中的E，并将E带入( - fai*theta - (w1-w2)*E-log(n)) / beita + i0 - dp/p ... - aerfa*( beita*m*( E*p-huibig*Pf )*(i0+d)/p/(-fai*theta-(w1-w2)*E-log(n)+i0*beita+d*beita)... /(kc-huibig)/Pf)^ ( (aerfa-1)/aerfa ) ==0;画出图像，请问哪里错了

dp_p = dp1./result_p; figure; plot(T,dp_p) xlabel("t") ylabel("dp/p") 同时，注意到你的方程中有除零的风险，在计算时需要注意分母是否为零，可以在分母中加上一个小的数值来避免除零错误。

根据公式T=100/1+αexp（Σ3 i=1 Wi*Xi） α=0.05 W1 = -5.6158826376026445 W2 = -13.899391116926816 W3 = -6.403608160694019 X1+X2+X3=100% 求T 写代码

以下是 Python 代码实现： python import math ...exp_sum = math.exp(w1*x1 + w2*x2 + w3*x3) T = 100 / (1 + alpha * exp_sum) print(f"T = {T:.2f}") 输出结果为： T = 95.03

TJ=13.8;KG=100/6.7;TG=5;HW=10.38;KW1=20;KW2=50;PL=0.1;R=35;beta=0;V=10;定义变量时间t和转速w,A=(TG+KW2+KW1*TG)/(-2*TG*(TG+KW2));W=sqrt((KG+KW1)/(TG*(TJ+KW2)))-A^2;M=PL/(W*(TJ+KW2))*sqrt(KG/(KG+KW1));Thet=acos(W*(TG+KW2)/sqrt(KG*(KG+KW1)));C=1-PL/(KG+KW1);t=0:0.1:40;f=M*exp(t*A)*cos(t*W+Thet)+C; t1=(pi/2-Thet-atan(W/A))/W;w的初值为2.1，w范围是大于1.47，小于2.52，dw/dt=(0.248*w-1.16*w-50*df/dt-20*(1-f))/(2.1*0.875)，Pwe=97.81*w^3，Pg=(1-f)*-14.92/(1+s*5),其中s是拉普拉斯函数。当t=t2时，Pun=Pl-Pg-Pwe A1=(TG*TG)/(-2*TG*(TG)); W1=sqrt((KG)/(TG*TJ))-A^2; M1=Pun/(W*(TJ))*sqrt(KG/(KG)); Theta1=acos(W*(TG)/sqrt(KG^2)); C1=f(t2)-Pun/KG;f(t2)是t=t2时，f的值 fsecmax=1-M1*exp(A1*(pi/2-Thata1-atan(W1/A1))/W1)*cos(pi/2-atan(W1/A1))-C1 t3=(pi/2-Theta1-atan(W1/A1))/W1-t2 寻找最优的t2，使fsecmax最小，其中t2大于t1，小于t3,使用yalmip的语言编程，该程序在MATLAB上运行。

fsecmax = 1 - M1*exp(A1*(pi/2 - Theta1 - atan(W1/A1))/W1)*cos(pi/2 - atan(W1/A1)) - C1; % 定义约束条件 constraints = [t > t1, t , w > 1.47, w ]; constraints = [constraints, dw_dt == (0.248*w - 1.16*w...

eqn = miu*(-faitheta-(w1-w2)ee-log(n)-iworldbeita)/beita- m(i0+d)... (Ep-kc*Pf)beita/p/(-faitheta-(w1-w2)E-log(n)+dbeita)/(kc-huibig)/Pf==0; sol = solve(eqn, E);怎么输出这个方程的两个解

如果你想要输出方程的两个解，可以将 sol 转换成 double 类型，然后输出两个实根。具体代码如下： sol = solve(eqn, E); ee = double(sol); disp(ee); ...这样就可以输出方程的两个实根了。...

for i in {1..80}; do ping -c1 -w1 192.168.40.$i > /dev/null || echo "192.168.40.$i" >> address.txt; done要求代码可以执行两次或多次，程序操作不会出错。最后将结果截图

do ping -c1 -w1 192.168.40.$i > /dev/null || echo "192.168.40.$i" >> address.txt; done; done 这个命令将会执行 5 次，每次执行都会执行 ping 测试，如果测试失败就将失败的 IP 地址写入到 address.txt ...

eqn = miu*(-fai*theta-(w1-w2)*E-log(n)-iworld*beita)/beita- m*(i0+d)... *(E*p-kc*Pf)*beita/p/(-fai*theta-(w1-w2)*E-log(n)+d*beita)/(kc-huibig)/Pf==0; sol = solve(eqn, E); maxsol=max(sol);这段代码是什么意思

eqn = miu*(-fai*theta-(w1-w2)*E-log(n)-iworld*beita)/beita - m*(i0+d)*(E*p-kc*Pf)*beita/p/(-fai*theta-(w1-w2)*E-log(n)+d*beita)/(kc-huibig)/Pf == 0; 其中，这个方程的形式为 A(x)*B(x)*C(x) == 0，...

Content type 'multipart\/form-data;boundary=USynJdyNQg1n98W1PtpnI9_Vvksc6Fzbyny-2Yo;charset=UTF-8' not supported

boundary=USynJdyNQg1n98W1PtpnI9_Vvksc6Fzbyny-2Yo;charset=UTF-8' not supported"。这个错误通常表示您发送的请求中的Content-Type头部不被支持。 要解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤： 1. 检查请求的...

P=[-1:0.1:1]；T=[-0.96,-0.577,-0.0729,0.377,0.641,0.66,0.461,0.1336,-0.201,-0.434,-0.5,-0.393,-0.1647,0.0988,0.3072,0.396,0.3449,0.1816,-0.0312,-0.2183,-0.3201].给出算法思路，试用Matlab编程同时设计和实现分别包含6~12个隐单元的三层前馈BP神经网络，并通过计算误差，确定选择哪种隐单元个数的网络可得到相对最好的BP网络。

sigmoid = @(x) 1./(1+exp(-x)); % 训练神经网络 for i = 1:length(hidden_layer_sizes) % 初始化权值 W1 = randn(hidden_layer_sizes(i), input_layer_size); W2 = randn(output_layer_size, hidden_layer_...

% bp1;例4.1 P=-1:0.1:1; P2=-1:0.1:1; T=[-0.96 -0.577 -0.0729 0.377 0.641 0.66 0.461 0.1336 ... -0.201 -0.434 -0.5 -0.393 -0.1647 0.0988 0.3072 ... 0.396 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2183 -0.3201]; plot(P,T,'r+'); [R,Q]=size(P);[S2,Q]=size(T);S1=5; W1=rands(S1,R); B1=rands(S1,1); W2=rands(S2,S1); B2=rands(S2,1); b1=[];b2=[]; b1=B1*ones(1,21); b2=B2*ones(1,21); a2=W2*tansig(W1*P2+b1)+b2; A2=purelin(a2); hold on plot(P,A2) hold off disp('按任一键继续') pause %创建两层前向回馈网络 net=newcf(minmax(P),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingd'); net.trainParam.epochs=7000; %初始化训练次数 net.trainParam.goal=9.5238e-004; %误差目标值 net.trainParam.lr = 0.15; [net,tr]=train(net,P,T); %训练网络 Y=sim(net,P) ; %计算结果 plot(P,Y,'r-') hold plot(P,T,'r+'); hold off

其中，网络的激活函数分别采用了双曲正切函数和线性函数，训练方法为梯度下降法，训练次数为 7000 次，误差目标值为 9.5238e-004，学习率为 0.15。最后通过 sim 函数计算出网络对输入数据的预测输出 Y，并通过 plot ...
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管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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实现实时数据湖架构：Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构：Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构，它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同，实时数据湖不依赖于预先定义的模式，而是采用灵活的架构，可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势： - **实时洞察：**实时数据湖允许企业访问最新的数据，从而做出更明智的决策。 - **数据民主化：**实时数据湖使各种利益相关者都可
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解释minorization-maximization (MM) algorithm，并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法，用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题，然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下： 1. 初始化参数 $\theta_0$，设 $k=0$； 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$，使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$； 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
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JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册，其中包含JSBSim简介，JSBSim配置文件xml的编写语法，编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完，估计有生之年很难看到完整版了，但是内容还是很有参考价值的。