模流分析成功案例分享之SABIC用Moldex3D优化2K-ICM产品外观
1、然而，由于复杂性和多变量性，2K-ICM工艺常面临外观问题，如凹痕。SABIC通过采用Moldex3D，成功模拟了2K-ICM过程，以优化产品设计和外观。Moldex3D的多材质射出成型模块（MCM）能全面模拟第一射及第二射的热过程，为优化提供关键洞察。
JVM优化实战:jstack命令深度解析与事故案例分析
1、基本命令格式：jstack [option] pid，其中pid是Java进程的ID，可以通过jps命令获取。常用选项：l：长列表模式，显示关于锁的详细信息。m：混合模式，显示Java和Native方法的混合堆栈信息。事故案例分析 案例背景：服务性能下降，CPU使用率异常高。
2、在JVM的性能调优和事故排查中，jstack命令扮演着关键角色。本文将深入解析其功能，演示如何运用它进行问题分析。首先，jstack是Java虚拟机内置的堆栈跟踪工具，用于生成线程堆栈跟踪快照，帮助我们定位长时间停顿的问题，如死锁、循环阻塞等。
3、在Java虚拟机（JVM）的性能调优和故障诊断中，jstack命令扮演着关键角色。本文将深入探讨jstack的用途、使用方法，并通过实例解析如何运用它进行问题分析。首先，jstack是JVM自带的堆栈跟踪工具，其核心功能是追踪和识别线程长时间停滞的根源，如死锁、无限循环和阻塞请求等。
4、使用jstack统计线程数可以执行命令：jstack 5611 | grep java.lang.Thread.State | wc -l。在实际故障定位中，例如发现PID为28555的Java进程CPU占用率高达200%，首先使用top命令查看实时CPU使用情况，然后通过ps aux | grep PID进一步确定是tomcat进程问题。
5、jstack是Java虚拟机自带的线程堆栈跟踪工具，用于统计和分析线程状态。要定位CPU高占用问题，首先使用top命令查看Java进程的实时CPU使用情况，进一步通过ps aux | grep PID确认问题进程。接着，使用ps -mp pid -o THREAD，tid，time找出耗时最高的线程ID。
6、jstack命令主要用于生成JVM即时的线程快照，帮助定位线程停滞的原因。以下是jstack命令的使用和问题排查分析思路：jstack命令的使用 生成线程快照：使用jstack [pid]命令，其中[pid]是目标Java进程的进程ID。该命令会生成当前JVM中所有线程的执行方法堆栈集合。
霍夫曼比例的案例分析
1、案例背景：该物流公司面临运输成本较高、库存周转率低的问题。为了提高竞争力和实现可持续发展，公司决定引入霍夫曼比例分析，以优化运输和库存管理。 霍夫曼比例的应用：通过对公司运输线路的需求量和流量进行统计和分析，计算各线路间的霍夫曼比例。
2、霍夫曼比例的案例分析揭示了不同经济阶段中，最终需求与中间需求之间的动态变化。通常，随着经济发展，消费需求/投资需求比值下降，意味着B2C产业相对b2b产业的重要性减弱。这一趋势可以分为几个阶段分析： 在早期工业化阶段，消费需求偏低，投资需求集中在B2B，如21世纪初的中国，经济增长主要依赖投资。
3、霍夫曼比例定义霍夫曼定理是霍夫曼（W.G. Hoffmann）在1931年在《工业化的阶段的类型》一书中提出的。它揭示了一个国家或区域的工业化进程中工业结构演变的规律。
4、霍夫曼理论将工业结构的演进分为四个阶段，每个阶段的霍夫曼系数分别为5（±1），5（±1），1（±0.5），1以下。霍夫曼系数通过消费资料和资本资料的产出比例衡量工业结构的变化。工业化前期，霍夫曼系数较高，表示消费资料的产出占主导，资本资料相对较少，意味着工业结构处于“重工业化”阶段。
5、定义：霍夫曼比例由德国经济学家霍夫曼在其1931年的著作《工业化的阶段和类型》中提出，用于衡量制造业内部消费资料工业与资本资料工业之间的产值比例关系。意义：这个比率对于理解工业化进程中的产业结构演变和资源分配具有重要意义。
6、霍夫曼比例是用于衡量消费支出的不均衡分布的程度。它是反映一国贫富差距的常用指标。以下是 霍夫曼比例主要是根据消费品在人均需求间的差异性，来计算某些阶层的收入所占的比重与消费所占的比重之间的比例关系。这种比例揭示了社会收入分配的不均衡现象。
优化|Gurobi处理非线性目标函数和约束的详细案例
1、文章还讨论了非线性模型求解过程中的注意事项，特别强调了目标函数和约束条件的PSD性质对于问题可求解性的重要性。此外，文章提到了Gurobi对某些非线性函数的处理方法，虽然可以处理高次方或指数形式的约束和表达式，但这些处理方法通常为近似解，而非最优解。
2、添加目标函数：使用Model.setObjective（）实现单目标优化，Model.setObjectiveN（）支持多目标优化。添加约束条件：Model.addConstr（）用于单个约束，Model.addConstrs（）用于多个约束，包括范围、指示变量约束。执行最优化：通过Model.optimize（）求解模型。
3、Gurobi 10突破了混合整数非线性规划的局限，引入了全局精确非线性优化功能。显著提升了解决速度和精度，使其能够处理MILP、MISOCP、MIQCQP等各种类型的优化问题。高效的新技术和算法：对非线性优化进行了改进，提高了求解效率。增强了LP求解和并发性能，使得在大规模问题求解时能够更快收敛。
4、在Gurobi 10中，非线性规划领域的局限被打破，引入了全局精确的混合整数非线性优化功能，这意味着求解混合整数非线性模型的速度提升，精度也得到显著改善。如今，Gurobi能够全面解决MILP、MISOCP、凸MIQCQP、非凸MIQCQP和MINLP等各种类型的混合整数优化问题，且性能卓越。
5、尽管Gurobi的文档中有丰富的线性化约束示例，这里我们将更侧重于Cplex和SCIP。Cplex和SCIP的API在某些特性上可能不如Gurobi全面，特别是对于非标准约束，如最大最小约束（Gurobi有相应API）、绝对值目标函数（暂无API），以及绝对值变量的处理（可通过SOS集线性化）。
6、- 添加决策变量使用Model.addVar（）和Model.addVars（）方法，添加目标函数使用Model.setObjective（）和Model.setObjectiveN（）方法，添加约束条件使用Model.addConstr（）和Model.addConstrs（）方法。- 执行最优化使用Model.optimize（）方法。
案例解析,UI设计中的视觉引导技法!
1、导致页面出现大量密集信息，视觉入口过多。技法：通过减少视觉入口，将题目和选项占据页面更多空间，减少不必要的信息干扰。优化后的设计使页面更加简洁明了，用户能轻松找到当前题目和选项，降低使用难度和能量消耗。
2、线条： 视觉引导 与数学不同，设计中的线条可以有宽度和深度。 实际上，这种视觉元素构成了它们中最通用的元素，因为它可以显示许多其他形状、图案和纹理。可以用线条来引导我们的眼睛看向某些事物，或者把事物彼此分开。
3、遵循视觉层次：通过字体大小、颜色、间距等元素，建立清晰的视觉层次，引导用户视线流动。保持一致性：在界面中使用统一的排版风格和布局规则，提升用户体验的连贯性和舒适度。图标与图形：简洁明了：图标设计应简洁、直观，避免过多细节干扰用户理解。
什么是速卖通数据纵横?速卖通数据分析案例:单品分析及优化建议
1、速卖通数据纵横是速卖通后台的一个数据分析板块。它主要包括实时风暴、商铺概况、商铺流量来源、商铺装修、商品分析等功能，为卖家提供了全面的店铺和商品数据分析服务。
2、数据分析是提升速卖通店铺业绩的关键工具。通过深入分析商品的搜索点击率、平均停留时长、浏览-下单转化率、成交转化率、加购物车数及加收藏夹数等指标，卖家可以发现潜在的优化点，从而提高整体销售表现。
3、利用数据纵横，数据纵横是速卖通选品的好助手，他的功能更加强大，通过数据分析的形式帮助你进行速卖通选品。（2）榜单选品。进入速卖通首页，在速卖通首页点击Bestselling可看到下面的界面。这样可以帮助你快速找到合适的目标。
