R l p: Richmond Learning Platform

Recursive-length prefix (RLP) serialization | ethereum.org

Recursive Length Prefix (RLP) serialization is used extensively in Ethereum’s execution clients. RLP standardizes the transfer of data between nodes in a space-efficient format. The purpose of RLP is to encode arbitrarily nested arrays of binary data, and RLP is the primary encoding method used to serialize objects in Ethereum’s execution layer. The only purpose of RLP is to encode structure; encoding specific data types (e.g. strings, floats) is left up to higher-order protocols; but positive RLP integers must be represented in big-endian binary form with no leading zeroes (thus making the integer value zero equivalent to the empty byte array). Deserialized positive integers with leading zeroes get treated as invalid. The integer representation of string length must also be encoded this way, as well as integers in the payload.

Note that in the context of the rest of this page, ‘string’ means «a certain number of bytes of binary data»; no special encodings are used, and no knowledge about the content of the strings is implied.

1def rlp_encode(input):

2 if isinstance(input,str):

3 if len(input) == 1 and ord(input) < 0x80: return input

4 else: return encode_length(len(input), 0x80) + input

5 elif isinstance(input,list):

6 output = ''

7 for item in input: output += rlp_encode(item)

8 return encode_length(len(output), 0xc0) + output

9

10def encode_length(L,offset):

11 if L < 56:

12 return chr(L + offset)

13 elif L < 256**8:

14 BL = to_binary(L)

15 return chr(len(BL) + offset + 55) + BL

16 else:

17 raise Exception("input too long")

18

19def to_binary(x):

20 if x == 0:

21 return ''

22 else:

23 return to_binary(int(x / 256)) + chr(x % 256)

24

Показать все

Копировать

According to the rules and process of RLP encoding, the input of RLP decode is regarded as an array of binary data. The RLP decoding process is as follows:

  • the data is a string if the range of the first byte (i.e. prefix) is [0x00, 0x7f], and the string is the first byte itself exactly;

  • the data is a string if the range of the first byte is [0x80, 0xb7], and the string whose length is equal to the first byte minus 0x80 follows the first byte;

  • the data is a string if the range of the first byte is [0xb8, 0xbf], and the length of the string whose length in bytes is equal to the first byte minus 0xb7 follows the first byte, and the string follows the length of the string;

  • the data is a list if the range of the first byte is [0xc0, 0xf7], and the concatenation of the RLP encodings of all items of the list which the total payload is equal to the first byte minus 0xc0 follows the first byte;

  • the data is a list if the range of the first byte is [0xf8, 0xff], and the total payload of the list whose length is equal to the first byte minus 0xf7 follows the first byte, and the concatenation of the RLP encodings of all items of the list follows the total payload of the list;

  • 1def rlp_decode(input):

    2 if len(input) == 0:

    3 return

    4 output = ''

    5 (offset, dataLen, type) = decode_length(input)

    6 if type is str:

    7 output = instantiate_str(substr(input, offset, dataLen))

    8 elif type is list:

    9 output = instantiate_list(substr(input, offset, dataLen))

    10 output + rlp_decode(substr(input, offset + dataLen))

    11 return output

    12

    13def decode_length(input):

    14 length = len(input)

    15 if length == 0:

    16 raise Exception("input is null")

    17 prefix = ord(input[0])

    18 if prefix <= 0x7f:

    19 return (0, 1, str)

    20 elif prefix <= 0xb7 and length > prefix - 0x80:

    21 strLen = prefix - 0x80

    22 return (1, strLen, str)

    23 elif prefix <= 0xbf and length > prefix - 0xb7 and length > prefix - 0xb7 + to_integer(substr(input, 1, prefix - 0xb7)):

    24 lenOfStrLen = prefix - 0xb7

    25 strLen = to_integer(substr(input, 1, lenOfStrLen))

    26 return (1 + lenOfStrLen, strLen, str)

    27 elif prefix <= 0xf7 and length > prefix - 0xc0:

    28 listLen = prefix - 0xc0;

    29 return (1, listLen, list)

    30 elif prefix <= 0xff and length > prefix - 0xf7 and length > prefix - 0xf7 + to_integer(substr(input, 1, prefix - 0xf7)):

    31 lenOfListLen = prefix - 0xf7

    32 listLen = to_integer(substr(input, 1, lenOfListLen))

    33 return (1 + lenOfListLen, listLen, list)

    34 else:

    35 raise Exception("input does not conform to RLP encoding form")

    36

    37def to_integer(b):

    38 length = len(b)

    39 if length == 0:

    40 raise Exception("input is null")

    41 elif length == 1:

    42 return ord(b[0])

    43 else:

    44 return ord(substr(b, -1)) + to_integer(substr(b, 0, -1)) * 256

    45

    Показать все

    Копировать

    Панель светодиодная круглая RLP-eco 6Вт IN HOME

    • org/Breadcrumb»>Главная
    • >
    • Светодиодные светильники
    • >
    • Светодиодные панели
    • >
    • Панель светодиодная круглая RLP-eco 6Вт IN HOME

    Каталог товаров

    • LED светильники
      • Потолочные светильники
      • Светильники Армстронг
      • Промышленные светильники
      • Уличные светильники
      • Светодиодные прожекторы
      • Архитектурные светильники
      • Светильники ЖКХ
      • Светодиодные панели
      • Светильники для АЗС
      • Дизайнерское освещение
      • Торговое освещение
      • Медицинские светильники
      • Фитосветильники
      • Спортивные светильники
      • Опоры и мачты освещения
      • Ландшафтное освещение
    • Кабельная продукция
      • Силовой кабель
      • Кабель контрольный
      • Кабель гибкий
      • Провода самонесущие (СИП)
      • Судовой кабель
      • Кабель управления и связи
    • Типы освещения
      • Уличное освещение
      • Промышленное освещение

    Фильтр товаров

    Производитель

    ASD

    Viled

    Цена

    от до

    Люмены

    от до

    Мощность (Вт)

    от до

    Тип монтажа

    Встраиваемый

    Накладной

    Подвесной

    Цена: 118 р.

    В наличии

    • Код: 4690612009995
    • Производитель: ASD
    • Ватт: 6
    • Люмен: 420
    • Тип монтажа: Встраиваемый
    • Возможность монтажа: Монтаж возможен
    • Бесплатная доставка: от 30 000 р. по СПБ Все акции
    • Прикреплённые файлы:

    Характеристики Панель светодиодная круглая RLP-eco 6Вт IN HOME

    Изображение может отличаться от оригинала в связи с возможными доработками продукции. Производитель имеет право вносить изменения, не допускающие ухудшения характеристик продукции, без предварительного уведомления.

    НАИМЕНОВАНИЕ ПАРАМЕТРАЗНАЧЕНИЕ ПАРАМЕТРА
    Наши производители

    Разработка Petersburg. Studio

    Линейное программирование с помощью R. Изучение пакета R «lpSolve» | by Roberto Salazar

    R for Industrial Engineers

    Изучение пакета «lpSolve»

    R

    Изображение Arnold Francisca доступно на Unsplash системы, как правило, в условиях, требующих распределения дефицитных ресурсов. Научный подход к принятию решений требует использования одной или нескольких математических/оптимизационных моделей (т. е. представлений реальной ситуации) для принятия оптимального решения.

    Модель оптимизации стремится найти значения переменных решения , которые оптимизируют (максимизируют или минимизируют) целевую функцию среди набора всех значений для переменных решения, которые удовлетворяют заданным ограничениям . Его три основных компонента:

    • Целевая функция: функция, которую необходимо оптимизировать (максимизировать или минимизировать)
    • Переменные решения: контролируемые переменные, влияющие на производительность системы
    • Ограничения: набор ограничений (т. е. линейных неравенств или равенств) переменных решения. Ограничение неотрицательности запрещает переменным решения принимать положительные значения (например, вы не можете создать отрицательное число элементов x 1, x 2 и x 3).

    Решение модели оптимизации называется оптимально допустимым решением .

    Точное моделирование проблемы исследования операций представляет собой наиболее важную, а иногда и самую сложную задачу. Неправильная модель приведет к неправильному решению и, таким образом, не решит исходную проблему. Следующие шаги должны быть выполнены разными членами команды с разными областями знаний, чтобы получить точное и более полное представление о модели:

    1. Определение проблемы : определение масштаба проекта и определение того, что результатом является идентификация трех элементов: описание переменных решения, определение цели и определение ограничений (т. е. ограничений).
    2. Построение модели : преобразование определения проблемы в математические соотношения.
    3. Модель решения : использование стандартного алгоритма оптимизации. После получения решения необходимо провести анализ чувствительности, чтобы выяснить, как поведет себя решение при изменении некоторых параметров.
    4. Действительность модели : проверка того, работает ли модель так, как предполагалось.
    5. Внедрение : преобразование модели и результатов в рекомендацию решения.

    Линейное программирование (также называемое ЛП) — это метод исследования операций, используемый, когда все цели и ограничения являются линейными (в переменных) и когда все переменные решения являются непрерывными . В иерархии линейное программирование можно рассматривать как самый простой метод исследования операций.

    Пакет lpSolve от R содержит несколько функций для решения задач линейного программирования и получения значимого статистического анализа. В следующем примере давайте рассмотрим следующую математическую модель, которую нужно решить:

    Давайте посмотрим на код R!

    Код линейного программирования R

    Решение:

    Максимальное значение z (и, следовательно, оптимальное), которое может быть получено при выполнении данных ограничений, равно 46, где x 1 = 5 и x 2 = 3. Коэффициенты чувствительности изменяются с 4,667 и 5,0 до 7,0 и 7,5. Теневые/двойные цены ограничений равны 0, 2 и 1, а для переменных решения равны 0 и 0 соответственно. Нижние пределы теневых/двойных цен для ограничений составляют -1,0e+30, 1,6e+01 и 6,3e+00, а для переменных решения — -1,0e+30 и -1,0e+30 соответственно. Наконец, верхние пределы ограничений для теневых/двойных цен составляют 1,0e+30, 2,4e+01 и 9,5e+00, а для переменных решения — 1,0e+30 и 1,0e+30 соответственно.

    Линейное программирование представляет собой отличный метод оптимизации для лучшего принятия решений. Пакет lpSolve R позволяет решать задачи линейного программирования и получать важную статистическую информацию (например, анализ чувствительности) всего несколькими строками кода. Несмотря на то, что существуют другие бесплатные программы для оптимизации (например, GAMS, AMPL, TORA, LINDO), сохранение кода линейной оптимизации R в вашей личной библиотеке кода может сэкономить вам значительное количество времени, поскольку вам не придется писать формулу с нуля. но вместо этого нужно только изменить коэффициенты и знаки соответствующих матриц.

    Особая благодарность д-ру Эдгару Гранде, доктору философии, за все его учения во время курса линейного программирования и во время моей академической карьеры в качестве студента бакалавриата промышленного и системного инженера.

    — —

    Если вы нашли эту статью полезной, можете загрузить мои личные коды на GitHub . Вы также можете написать мне напрямую по адресу [email protected] и найти меня по телефону LinkedIn . Хотите узнать больше об аналитике данных, науке о данных и приложениях машинного обучения в инженерной сфере? Ознакомьтесь с моими предыдущими статьями, посетив мой профиль Medium . Спасибо за прочтение.

    — Роберт

    Линейное программирование в R с {lpSolve} и {lpSolveAPI}

    Ссылка: https://www.r-bloggers.com/linear-programming-in-r/

    Все кредиты автор этого поста. Это просто я дурачусь с кодом, который они написали.

     # Решение с помощью lpSolve ----------- 

    Целевая функция

    Вот коэффициенты переменных решения:

    • Стоимость каждой единицы 4P составляет $30
    • Стоимость каждой единицы 3P составляет 40 долларов США
    • Стоимость каждой единицы из деревянных блоков составляет 80 долларов США

    Следовательно, функция obj:

    \(Стоимость = 30*4P + 40*3P + 80*Деревянные блоки\)

     ## Установить коэффициенты переменных решения -> C
    С <- с(30, 40, 80) 

    Матрица ограничений

    Для каждого ограничения имеется одна строка и один столбец для каждой переменной решения.

    • Первая строка предназначена для ограничения сиденья . Там написано:

      • Каждая единица 4P использует 1 место из списка мест
      • Каждая единица 3P использует 1 рабочее место из списка рабочих мест
      • .
      • Каждая единица из деревянных блоков добавляет 1 место к инвентарю сидений
    • Второй ряд для ограничения Ноги

    • Третий ряд для ограничителя спины

    • Четвертая строка соответствует минимальному производственному ограничению

     # Создать матрицу ограничений B
    A <- матрица (c (1, 1, -10,
                  4, 3, -20,
                  1, 0, -2,
                  1, 1, 0), nrow=4, byrow=ИСТИНА)
    
    
    # Правая часть ограничений
    В <- с(500, 200, 100, 1000)
    
    # Направление ограничений
    constranints_direction <- c("<=", "<=", "<=", ">=") 

    Решение с функцией

    lp
     # Найдите оптимальное решение
    оптимальный <- lp(direction="min",
                   цель.вх = С,
                   const.mat = A,
                   const.dir = направление_ограничений,
                   const.rhs = B,
                   все. инт = Т)
    
    str(optimum) 
     ## Список из 28
    ## $ направление: int 0
    ## $ x.count : int 3
    ## $ цель: число [1:3] 30 40 80
    ## $ const.count : int 4
    ## $ ограничения: число [1:5, 1:4] 1 1 -10 1 500 4 3 -20 1 200 ...
    ## ..- attr(*, "dimnames")=Список из 2
    ## .. ..$ : chr [1:5] "" "" "" "const.dir.num" ...
    ## .. ..$ : NULL
    ## $ int.count : int 3
    ## $ int.vec : int [1:3] 1 2 3
    ## $ bin.count : int 0
    ## $binary.vec : int 0
    ## $ num.bin.solns : int 1
    ## $ objval : число 48680
    ## $ решение: число [1:3] 420 580 161
    ## $ presolve : int 0
    ## $compute.sens : int 0
    ## $ sens.coef.from : число 0
    ## $ sens.coef.to : число 0
    ## $ двойные : число 0
    ## $ duals.from : число 0
    ## $ duals.to : число 0
    ## $ масштаб: целое 196
    ## $ use.dense : int 0
    ## $плотный.col : int 0
    ## $ плотно.val : число 0
    ## $ плотно.const.nrow: int 0
    ## $ плотно.ctr : число 0
    ## $ use.rw : int 0
    ## $ tmp : chr "Никто никогда не посмотрит на это"
    ## $ статус: целое 0
    ## - attr(*, "class")= chr "lp" 
     # Статус печати: 0 = успех, 2 = невозможное решение
    print(optimum$status) 
     ## [1] 0 
     # Показать оптимальные значения для x_4p, x_3p и x_w
    best_sol <- оптимальное $решение
    имена(best_sol) <- c("x_4p", "x_3p", "x_w")
    печать (best_sol) 
     ## x_4p x_3p x_w
    ## 420 580 161 
     # Проверить значение целевой функции в оптимальной точке
    print(paste("Общая стоимость: ", Optimum$objval, sep="")) 
     ## [1] "Общая стоимость: 48680" 
     #*************** *************************************************
    #   Выход      #
    #****************************************************** ********
    
    # [1] 0
    # x_4p x_3p x_w
    № 420 580 161
    
    # "Общая стоимость: 48680"
    
    rm(оптимальное, constranints_direction, best_sol)
    
    #****************************************************** ******** 
     # Решение с помощью lpSolveAPI -------------------
    # Попробуем еще раз решить проблему с помощью lpSolveAPI
    
    # Использовать lpSolveAPI
    требуют (lpSolveAPI)
    
    # Установите 4 ограничения и 3 переменные решения
    lprec <- make. lp(nrow = 4, ncol = 3)
    # Установите тип проблемы, которую мы пытаемся решить
    lp.control(lprec, sense="min") 
     ## $anti.degen
    ## [1] "fixedvars" "зависание"
    ##
    ## $basis.crash
    ## [1] "нет"
    ##
    ## $bb.deeplimit
    ## [1] -50
    ##
    ## $bb.на первом этаже
    ## [1] "автоматический"
    ##
    ## $bb.правило
    ## [1] "pseudononint" "жадный" "динамический" "rcostfixing"
    ##
    ## $break.at.first
    ## [1] ЛОЖЬ
    ##
    ## $break.at.value
    ## [1] -1e+30
    ##
    ## $эпсилон
    ## epsb epsd epsel epsint epsperturb epspivot
    ## 1e-10 1e-091е-12 1е-07 1е-05 2е-07
    ##
    ## $улучшить
    ## [1] "dualfeas" "thetagap"
    ##
    ## $бесконечно
    ## [1] 1e+30
    ##
    ## $макспивот
    ## [1] 250
    ##
    ## $mip.gap
    ## абсолютный относительный
    ## 1e-11 1e-11
    ##
    ## $негранж
    ## [1] -1e+06
    ##
    ## $obj.in.basis
    ## [1] ИСТИНА
    ##
    ## $поворот
    ## [1] "devex" "адаптивный"
    ##
    ## $предварительно
    ## [1] "нет"
    ##
    ## $масштабный предел
    ## [1] 5
    ##
    ## $масштабирование
    ## [1] "геометрический" "уравновешивающий" "целый"
    ##
    ## $смысл
    ## [1] "свернуть"
    ##
    ## $simplextype
    ## [1] "двойной" "основной"
    ##
    ## $тайм-аут
    ## [1] 0
    ##
    ## $подробный
    ## [1] "нейтральный" 
     # Установить тип переменных решения
    set. type(lprec, 1:3, type=c("целое число"))
    
    # Установить вектор коэффициентов целевой функции C
    set.objfn(lprec, C)
    
    # Добавляем ограничения
    add.constraint(lprec, A[1, ], "<=", B[1])
    add.constraint(lprec, A[2, ], "<=", B[2])
    add.constraint(lprec, A[3, ], "<=", B[3])
    add.constraint(lprec, A[4, ], ">=", B[4])
    
    # Показать матрицу LPsolve
    lprec 
     ## Название модели:
    ## С1 С2 С3
    ## Свернуть 30 40 80
    ## R1 0 0 0 бесплатно 0
    ## R2 0 0 0 бесплатно 0
    ## R3 0 0 0 бесплатно 0
    ## R4 0 0 0 бесплатно 0
    ## R5 1 1 -10 <= 500
    ## R6 4 3 -20 <= 200
    ## R7 1 0 -2 <= 100
    ## R8 1 1 0 >
    = 1000 ## Вид Стандартный Стандартный Стандартный ## Тип Int Int Int ## Верхний Inf Inf Inf ## Нижний 0 0 0
     # Решить проблему
    solve(lprec) 
     ## [1] 0 
     # Получить значения переменных решения
    get.variables(lprec) 
     ## [1] 420 580 161 
     # Получить значение целевой функции
    get.objective(lprec) 
     ## [1] 48680 
     # Обратите внимание, что границы по умолчанию для переменной решения равны c(0, 0, 0) и c(Inf, Inf, Inf)
    get.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *