Future and Now

  Dear [Hiring Manager / CTO Name], I am writing to introduce a novel numerical optimization framework that significantly enhances the efficiency of  Joint Level of Repair Analysis (LORA) and Spare Parts Requirement Planning. As a researcher with a background in high-performance computing (formerly with SWIP), I have recently published my findings in  Computers & Industrial Engineering (CAIE) . My work addresses a critical bottleneck in Integrated Logistics Support (ILS): the computational explosion inherent in large-scale, multi-echelon maintenance systems. Key Technical Breakthroughs: Unconstrained Transformation:  I developed an algorithm that maps complex discrete logical constraints into an unconstrained optimization space. This effectively eliminates the "combinatorial explosion" common in traditional MILP or Branch-and-Bound approaches. Joint Optimization & Pareto Frontier:  Unlike standard tools that isolate LORA from Sparing, my engine performs ...

  技术方向：  复杂装备综合保障（ILS）/ 运筹优化 / 工业软件底层算法  核心突破：  攻克大规模组合优化中的非线性约束难题，实现成本与时效的帕累托最优决策。 1. 行业痛点与挑战 在航空、核能等高精尖装备的维护中，修理级别分析（LORA）长期面临“维度灾难”与“决策孤岛”问题： 计算效率低下：  传统工具（如 COMPASS）在处理具有多级缩进结构（Indenture Levels）的复杂系统时，随着组件数量增加，求解速度呈指数级下降。 决策割裂：  维修路径决策（修哪里）与备件配置决策（配多少）通常被拆分为两个独立阶段，无法获得全局最优解。 约束处理困难：  现实中的资源约束（人力、设备、场地）多为硬性且非线性的离散约束，传统启发式算法极易陷入局部最优。 2. 核心技术方案：约束转无约束优化算法 本方案基于发表于国际工业工程顶刊  CAIE  的研究成果，提出了一套全新的数值求解架构： 2.1 约束软化与平滑化技术 不同于传统的整数规划或分枝定界法，本算法通过创新的数学变换，将复杂的离散约束（0-1 变量）映射至连续或准连续空间，构建出 增强拉格朗日函数或特定的势函数 。 优势：  避免了传统搜索中频繁的约束冲突检查，使得算法具备了处理数万级变量的能力。 2.2 多目标联合优化模型 算法同时将“维修级别（LORA）”与“备件库存（Sparing）”纳入统一的目标函数。 联合求解：  动态权衡维修成本（人力、运输）与库存持有成本。 帕累托前沿（Pareto Frontier）：  算法不再只给出一个单一解，而是自动生成“维修成本 vs. 延误时间”的最优权衡曲线。 2.3 基于 Numba 的底层加速 为了适配工业级实时决策需求，底层代码通过 Python + Numba 实现了向量化编译加速。 性能对标：  在同等规模的 LORA 算例下，计算速度较传统商业软件提升了 [具体倍数] 倍，支持大规模系统的快速重构与模拟。 3. 典型应用场景与价值3.1 航空装备（如 611 所/成飞） 战时出动率优化：  在限定时间内，通过帕累托前沿选择延误时间最短的维修配置。 寿命周期成本（LCC）压减：  通过联合优化，识...

单一的程序员以后要淘汰了。 指令： 用python写一个脚本，新建一个文件夹stock2,把文件夹stock中的文件移动到stock中，希望在mac和windows系统都能运行。详细点说明：注意stock文件夹下面还有两层，例如文件路径为stock/AAPL.US_buy/AAPL.US_2025-03-11_Buy.csv.txt，AAPL是股票名字，2025-03-11是文件日期，希望这个文件移动后到路径为stock/2025-03-11/AAPL.US/AAPL.US_2025-03-11_Buy.csv.txt import os import shutil import re from pathlib import Path def extract_date_from_filename(filename): # 匹配 YYYY-MM-DD 格式的日期 match = re.search(r'\d{4}-\d{2}-\d{2}', filename) return match.group(0) if match else None def move_files(src_root, dest_root): src_path = Path(src_root) if not src_path.exists(): print(f"源目录 {src_root} 不存在。") return for file_path in src_path.rglob('*'): if file_path.is_file(): # 获取相对路径，例如 AAPL.US_buy/AAPL.US_2025-03-11_Buy.csv.txt relative_path = file_path.relative_to(src_path) parts = relative_path.parts # 确保至少有两层目录结构 if len(parts...

"高性能计算与编程知识库 | 探索MATLAB、Python Numba与C++的效能边界"‌ 欢迎来到我们的技术殿堂——一个专注于高性能计算（HPC）与编程优化的知识共享平台。在这里，我们深入剖析MATLAB在数值计算领域的优雅范式，揭秘Python Numba如何通过即时编译突破性能瓶颈，并探索C++在系统级编程中的极致效率。 核心领域‌： ▸ MATLAB算法加速：从向量化运算到并行计算工具箱（PCT）的实战应用 ▸ Python性能革命：Numba JIT编译、Cython扩展与多线程编程技巧 ▸ C++性能优化：模板元编程、SIMD指令集与现代C++特性（C++17/20） ▸ 跨语言协作：Python与C++混合编程的桥梁（pybind11、CFFI） ▸ 并行计算架构：OpenMP、MPI、CUDA与分布式系统设计 内容特色‌： ✅ 实战导向：每篇教程均配备可复现的代码示例与性能对比数据 ✅ 深度解析：从编译器原理到硬件特性（缓存机制、指令流水线）的底层逻辑 ✅ 前沿追踪：持续更新AI加速、量子计算模拟等新兴领域的技术实践 ✅ 社区驱动：开放投稿通道，汇聚全球开发者的一线经验 技术栈全景‌： mermaid Copy Code graph LR A[MATLAB] --> B(数值计算) C[Python] --> D{Numba/NumPy/SciPy} E[C++] --> F(系统级优化) B --> G[并行计算] D --> G F --> G G --> H[分布式HPC] 无论您是准备优化MATLAB的矩阵运算性能，还是试图用Numba实现Python代码的百倍加速，亦或正在构建需要微秒级响应的C++系统，这里都有您需要的技术弹药。 加入我们‌： 📌 订阅每周技术简报，获取最新性能优化方案 📌 参与开源项目，贡献您的代码优化案例 📌 在论坛与全球开发者讨论CUDA内核调优技巧 让代码飞起来，从理解硬件开始。 —— 您的高性能计算伙伴