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GLPK for Java：GNU线性编程套件(GLPK)的Java绑定-开源

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GLPK for Java是GNU线性编程套件(GLPK)的Java接口版本，允许开发者在Java程序中使用GLPK的功能进行优化问题求解。它是完全开源的软件项目。 GLPK for Java为库GLPK提供了Java语言绑定。 GLPK是行之有效的线性和混合整数数学编程问题的求解器。对于Windows用户，可以访问项目GLPK获取二进制文件。

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  • GLPK for Java：GNU线性编程套件(GLPK)的Java绑定-开源
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    GLPK for Java是GNU线性编程套件(GLPK)的Java接口版本，允许开发者在Java程序中使用GLPK的功能进行优化问题求解。它是完全开源的软件项目。 GLPK for Java为库GLPK提供了Java语言绑定。 GLPK是行之有效的线性和混合整数数学编程问题的求解器。对于Windows用户，可以访问项目GLPK获取二进制文件。
     
  • GLPK for Windows：GNU线性编程工具包(GLPK)的Windows版本-开源
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    GLPK for Windows是为Windows系统设计的开源软件，提供了解决线性规划和混合整数编程问题的功能，适用于需要高效求解数学优化模型的应用场景。 GLPK 4.65（GNU线性编程套件）是一个用于大规模线性编程（LP）和混合整数编程（MIP）的求解器。该项目提供了最新的Windows可执行文件，发布日期为2018年3月17日。Linux和OSX用户应从官方源代码仓库下载源代码发行版。
     
  • GLPKMEX-GNU线性规划套件(GLPK) MEX生成器：该MATLAB工具包为GNU线性规划套件(GLPK)创建独立的MEX文件...
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    GLPKMEX是一个用于MATLAB环境的工具包，它能够自动生成与GLPK（GNU Linear Programming Kit）交互的独立MEX函数。这个工具包极大地方便了用户在优化问题求解中使用线性规划和混合整数编程技术。通过提供简便的接口，GLPKMEX使得利用GLPK的能力变得更为快捷和容易，无需编写复杂的C或C++代码。 该MATLAB软件包为GNU线性编程工具包（GLPK）生成了独立的MEX（无依赖项）文件。 MEX可以解决大规模线性规划（LP）问题和混合整数线性规划（MILP）问题。 它可以替代MATLAB的linprog()和intlinprog()，而无需使用任何工具箱。 MEX文件具有MATLAB功能，可作为具有记录的输入和输出的包装器。
     
  • 在VS2010中使用GLPK库解决线性规划问题
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    本教程详细介绍如何在Visual Studio 2010环境下配置和使用GLPK（GNU Linear Programming Kit）库来求解各类线性规划问题，旨在帮助开发者高效地集成优化算法到软件项目中。 在VS2010中使用GLPK库求解线性规划的全过程由liuxunyun于2013年1月14日原创编写，请转载时注明原作者信息。
     
  • 现成的GLPK求解器版本
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    这段简介可以描述为：“现成的GLPK求解器版本”提供了GNU线性规划套件（GLPK）的预先编译版本。用户无需自行构建源代码，即可方便地使用此工具进行数学编程和优化问题解决。 GLPK是一个用于大规模线性优化问题的求解器。由于安装过程较为复杂，在此提供已经在Windows 10 64位系统上生成好的版本，只需将glpsol.exe添加到环境变量path中即可使用。该工具适用于Python编程环境。
     
  • GLPK在Visual Studio 2010中的库函数使用
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    本教程介绍如何在Visual Studio 2010环境下配置并使用开源线性规划求解器GLPK的库函数，帮助读者轻松实现数学优化模型。 标题“GLPK在Visual 2010环境下的库函数”指出，本资源致力于讲解如何在Windows平台上的Visual Studio 2010开发环境中使用GNU Linear Programming Kit（GLPK）库函数。GLPK是一个开源的线性规划（LP）和混合整数线性规划（MIP）求解器。它通常被用在Linux环境下进行数学规划问题的求解，而本资源则提供了一个配置好的版本，以便在Visual Studio 2010环境中进行编译和链接，从而方便开发者在Windows平台下调用这些库函数。 描述中提及的“库函数”是指GLPK中定义的一系列功能函数。它们让开发者可以在自己的应用程序中嵌入线性规划及混合整数线性规划求解的功能，并且已经针对Visual 2010环境进行了配置，这意味着开发者可以直接在Windows平台下通过Visual Studio进行编程和求解。 标签“GLPK”代表GNU Linear Programming Kit，这是GNU项目的一部分。它适用于处理各种类型的数学优化问题，包括但不限于简单的命令行工具到复杂的软件系统中所遇到的线性规划、整数规划以及混合整数线性规划问题。 本资源包含了关于如何使用和配置GLPK在Visual Studio 2010环境下的详细指南与示例。这可能涵盖从包的历史信息、许可条款，直到具体的API用法说明及编程范例等各个方面。“LP problem”到“MIP problem”的章节简要介绍了线性规划问题和混合整数线性规划问题，“Using the package”部分则具体讲述了如何使用GLPK库进行项目开发。在“Basic API Routines”章节中，详细列举了创建、修改以及求解优化模型所需的函数接口。 开发者需要掌握设置目标方向、添加约束条件与变量等基础操作来利用GLPK的功能。通过这些标准化的API接口，在Visual Studio 2010环境下编程人员能够便捷地实现所需功能而无需重新编写算法，这对于处理大规模的实际问题尤其有帮助，可以极大地提升工作效率和准确性。 总的来说，这份资源旨在支持Windows平台上的开发者们将GLPK的功能快速集成到他们的软件项目中。它通过丰富的API例程为定义优化模型、设置求解参数及结果处理等提供了便利的途径，在需要解决复杂优化问题的情况下显得尤为重要。
     
  • REB编程套件-开源
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    REB编程套件是一款完全开源的软件开发工具包，旨在为开发者提供一个灵活、高效的环境来构建各种应用程序。其模块化设计和丰富的API支持加速了跨平台项目的开发进程，同时鼓励社区贡献与合作创新。 REB Kit 由三部分组成：1. ParseTL - 使用 C++ 创建解析器的模板库；2. rebTL - 在 C++ 程序中使用递归 bin-regexp 的库；3. rebScript - 面向脚本开发人员的 bin-regexp 解释器。
     
  • Splunk SDK for Java: Splunk Java软件开发套件
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    简介：Splunk SDK for Java是Splunk提供的Java版本软件开发工具包，帮助开发者轻松地使用Java语言与Splunk平台进行交互和数据处理。 适用于Java的Splunk企业软件开发套件（SDK）版本1.6.5包含库代码和示例，旨在帮助开发者使用Splunk平台构建应用程序。Splunk平台是一个搜索引擎与分析环境，采用分布式map-reduce架构来高效地索引、搜索及处理大规模的时间序列数据集。 该平台在系统管理员中非常流行，用于聚合并监控IT机器数据、安全性和合规性等领域。此外，在需要从大量信息实时生成通知的场景下也非常适用。Splunk开发人员平台使开发者能够利用与Splunk平台相同的技术来创建创新的应用程序。
     
  • Android进程/线程绑定CPU
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    本文介绍了在Android系统中如何实现和管理进程及线程与特定CPU核心的绑定技术，探讨了其工作原理以及应用场景。 在进行安卓开发时，可以将线程或进程绑定到指定的CPU上。可以通过运行一个Gradle项目并使用命令`adb shell ps -t -p -c`来查看效果。
     
  • WPF中博客绑定的数据绑定总结及源码分享 - 一般编程问题
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    本文详细总结了在WPF开发中使用博客绑定数据的方法，并提供了相关源代码供读者参考和学习。适合对WPF有一定了解并希望深入研究数据绑定的开发者阅读。 【博客绑定】WPF之数据绑定总结（博客源码） 一般编程问题 【实例简介】 本博客提供了一个关于WPF的数据绑定的示例代码，包含以下内容： 1. TextBox与后台值的一次性绑定； 2. 可通过修改TextBox中的值自动更新后台属性； 3. TextBox与另一个控件属性的单向数据绑定（实时更新）； 4. 实现TextBox和另一控件之间的双向数据绑定； 5. 使用资源文件进行值的数据绑定； 6. GridView选择某一行并显示相关信息。 【核心代码】 项目目录包含以下主要文件： - App.xaml: 应用程序配置 - App.xaml.cs: 与App.xaml相关的C#逻辑实现 - ConverterCommon.cs: 数据转换器的通用类，用于处理不同类型之间的数据格式化和转换。 - DataProvider.cs: 提供业务对象的数据访问层或模拟数据库操作的部分代码。 - MainWindow.xaml：主窗口界面布局定义文件。 - MainWindow.xaml.cs：MainWindow.xaml对应的C#逻辑实现文件。 以上所有源码共同构成了一个完整的WPF应用程序，演示了多种数据绑定技术的应用场景。