I want to solve this problem using CVXPY but I don't know why I get the following error message:
DCPError: Problem does not follow DCP rules.
I guess my constraints are not DCP. Is there any way to model this in DCP?
n_k = [10000, 20000]
request_rate = [15, 10]
p_k_1 = np.random.rand(n_k[0])
p_k_2 = np.random.rand(n_k[1])
#params
p_k_param_1 = cvx.Parameter(1, n_k[0], sign="positive")
p_k_param_1 = np.array(p_k_1)
p_k_param_2 = cvx.Parameter(1, n_k[1], sign="positive")
p_k_param_2 = np.array(p_k_2)
request_rate_param = cvx.Parameter(2, sign="positive")
request_rate_param = np.array(request_rate)
#varibales
c_k = cvx.Variable(2)
T_k = cvx.Variable(2)
constraints = [ cvx.sum_entries(c_k) <= 10000,
c_k >= 0,
c_k[0]==cvx.sum_entries(1-cvx.exp(-request_rate_param[0]*T_k[0]*p_k_param_1)),
c_k[1]==cvx.sum_entries(1-cvx.exp((-request_rate_param[1]*T_k[1])*p_k_param_2))]
h_k_1 = request_rate_param[0] * cvx.sum_entries((p_k_param_1 * (1-cvx.exp(-request_rate_param[0]*T_k[0]*p_k_param_1))))
h_k_2 = request_rate_param[1]* cvx.sum_entries(p_k_param_2 * (1-cvx.exp(-request_rate_param[1]*T_k[1]*p_k_param_2)))
obj = cvx.Maximize(cvx.log(h_k_1) + cvx.log(h_k_2))
prob = cvx.Problem(obj, constraints)
prob.solve(verbose=True)
Your utility function:
cvx.log(h_k_1) + cvx.log(h_k_2)
is not convex.
These rules might be able to tell you what you can sub in your solution.
摘要：介绍XICOR公司（现已被INTERSIL公司合并）的数控电位器
DCP
器件的接口方式，讨论三线
DCP
的接口控制以及在没有MCU的情况下实现对三线接口
DCP
控制，提出以按键和轴编码器对三线
DCP
控制的实现电路。
XICOR公司以模拟混合器件见长，
DCP
是其最主要也是最成功的产品之一。XICOR公司早在1984年开始设计
DCP
器件，与其他
DCP
的制造工艺不同，以硅工艺实现电阻，而不是采用DAC实现，这是XICOR的专利技术，因此在性能及表现上是目前其他品牌的
DCP
所无法比拟的。XICOR的
DCP
器件的一般原理是，内部串联一定数量的电阻，电阻间由NMOS/CMOS开关管连接至
中
心抽头
我想用
CVXPY
解决这个
问题
，但我不知道为什么会收到以下错误消息：
DCP
Error: Problem does not follow
DCP
rule
s.我想我的限制不是
DCP
。有没有办法在
DCP
中
建模？在n_k = [10000, 20000]request_rate = [15, 10]p_k_1 = np.random.rand(n_k[0])p_k_2 = np.random.rand(n...
目前还在学习阶段，所以关于
DCP
可以参考知乎的一篇问答：https://www.zhihu.com/question/49902644 本文的斜体是可以在CVX的document
中
找到的，下面就不一一说明了。
CVX强制遵守纪律（ disciplined ）凸编程
规则
集或
DCP
规则
集的约定。 每当遇到任何
规则
违规时，CVX都会发出一条错误消息，所以在开始构建模型之前，理解它们是非常重要的。
规则
是
You Asked (Jump to Toms latest followup)Good Morning Tom.I need your expertise in this regard. I got a table which contains millions or records. I want to update and commit every time for so m
代码如下：from scrapy.selector import Selectorfrom scrapy.spiders import CrawlSpider,
Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractorfrom scrapy import Requestfrom newspider.items import NewspiderItemc...
决定变更提案
Decred Change Proposal，简称
DCP
，是一份设计文档，描述了对Decred的潜在共识更改。 由于Decred的权力下放的治理结构，对共识的任何拟议变更都需要通过集成的链上权益证明投票基础设施来获得绝大多数利益相关者的批准。 因此，
DCP
主要用于文档编制，促进交叉实现的兼容性以及帮助确保遵循适当的工程严谨性。
在对链式表决进行共识更改之前，建议的更改必须首先随附所述的 ，并提供有效且经过测试的实施，并且
规则
更改必须在表决议程之后进行，确保利益相关者有机会投票接受或拒绝更改。
重要的是要注意，
DCP
是流程的最终结果，该流程始于Decred脱链提案和投票系统 ，该系统处理更笼统的提案提交。 正是通过该系统，所有实现共识变更的初始提案都得以实现，进行了协作，并需要获得初次社区投票，以确定是否需要开展工作来创建有效的实施方案，其相关的
DCP
以及链上投票。因为应该
Understanding constraints
掌握constraints
原文地址【英文】【翻墙】：https://flutter.dev/docs/development/ui/layout/constraints
this GitHub repo
When someone learning Flutter asks you why some widget with width:100 isn’t 100 pixels wide, the default answer is to tell th
凸
问题
的编程
规则
(Disciplined Convex Programming)
前言：
DCP
(Disciplined convex programming )是一个系统，它从已给的基础函数库构造已知曲率的数学表达式。
CVXPY
使用
DCP
确保目标函数为凸.这部分解释了
DCP
规则
以及在
CVXPY
中
的应用。
凸优化
问题
：凸优化之所以如此重要，是因为凸优化的重要特性，凸优化的任意局部最优解也是
在使用Row和Column布局，在用了Expanded组件时报错如下：在报错时找到有效线索信息不多，因为结构创建和目前抛出来的错误还是有些差异，但其
中
有一句是如下：
大小太过于灵活，当时我的代码是Row()组件内还套了Row()组件的结构，从上方线索查找
问题
，这时候我就想到，我当时是直接在底层Row()组件
中
直接利用撑开组件Expanded，而上一层父组件或某个N父组件大小是特别灵活没有定大小是弹性的。所以整体在flutter
中
无法计算大小来撑开布局，这时候我就把父组件上面的Row内也使用了Expanded
