包装算法

Ⅰ 一般包装纸箱的成本计算公式是怎么算的

纸箱的计价公式是：
（长+宽+8）*（宽+高+8）*0.155*2*材质单价/1000
纸板计算公式:(长+4)*(宽+4)*0.155*材质单价
1．啤盒
特别设计以适合不同类型的包装产品用途，可以印上文字及商标唛头。
计价公式 (inch)：(展长 + 1) x (展宽 + 1) / 1000 x 纸板单价 + 啤工
(cm)：(展长 + 2.54) x (展宽 + 2.54) / 1000 x 0.155 x 纸板单价 + 啤工

2．展示盒
适合作展示和产品摆放用途，可以印上文字及商标唛头。
计价公式 (inch)：(展长 + 1) x (展宽 + 1) / 1000 x 纸板单价 + 啤工
(cm)：(展长 + 2.54) x (展宽 + 2.54) / 1000 x 0.155 x 纸板单价 + 啤工

Ⅱ 集装箱算法问题 急！！！

我这样举例楼主应该会清楚些。

20尺柜：内容积为5.69米X2.13米X2.18米,配货毛重一般为17.5吨,体积为24-26立方米.
40尺柜:内容积为11.8米X2.13米X2.18米,配货毛重一般为22吨,体积为54立方米.
40尺高柜:内容积为11.8米X2.13米X2.72米.配货毛重一般为22吨,体积为68立方米.
45尺高柜:内容积为:13.58米X2.34米X2.71米,配货毛重一般为29吨,体积为86立方米.
一个柜子能装多少箱的算法如下:(举例四十尺柜)
1. 先算一个产品外箱的体积：(外箱包装尺寸)
1.2m X 0.45m X 0.66m ＝ 0.3564cbm
2. 算一个40‘能装多少箱， 40‘可按57cmb来算
57 / 0.3564 ＝ 160箱

Ⅲ 5分钟包装75，10分钟包装150，15分钟包装225，20分钟包装300，包装750袋需要多少

50分钟，算法：750除以75等于10，那就是需要10个5分钟，即50分钟

Ⅳ 毕设用管理系统包装算法能过吗

毕设用管理系统包装算法是可以过的。
毕设用管理系统可以为用户提供充足的信息和快捷的查询手段，但是比较难通过。
毕设用管理系统包装算法通过互联网和校园网进行各学院毕业设计选题、中期、答辩和后期的流程管理。

Ⅳ 特征选择的包装法Wrapper

    1.1 Wrapper包装法

        包装法也是一个特征选择和算法训练同时进行的方法，与嵌入法十分相似，它也还一个依赖于算法自身的选择，比如coef_和feature_importances_属性来完成特征选择，不同的是，我们往往使用一个目标函数作为黑盒来帮助我们选取特征，而不是自己输入某个评估指标或统计量的阈值。包装法在初始特征集上训练评估器，并且通过coef_和feature_importances_属性获得每个特征的重要性，然后，从当前的一组特征中修剪最不重要的特征，接着在修剪过的集合上递归地重复该过程，直到最终得到所需数量的特征。区别于过滤法和嵌入法的易车训练解决所有问题，包装法需要使用特征子集进行多次训练，因此他所需要的计算成本最高。

        注意，在这个图中的“算法”，指的不是我们最终用来导入数据的分类或回归算法，而是专业的数据挖掘算法，即我们的目标函数。这些数据挖掘算法的核心功能就是选取最佳特征子集。

        最经典的目标函数是递归特征消除法（Recursive feature elimination,简写为RFE）,它是一种贪婪的优化算法，旨在找到性能最优的特征子集，它反复创建模型，并在每次迭代时保留最佳特征或是剔除最差特征，下一次迭代时，它会使用上一次建模中没有被选中特征来构建下一个模型，直到所有的特征都耗尽为止。然后，它根据子集保留或是剔除特征的顺序来对特征进行排名，最后选出一个最佳子集。包装法的效果是所有特征选择方法中最利于提升模型表现的，它可以使用很少的特征达到很优秀的效果。除此之外，在特征数目相同时，包装法和嵌入法的效果能够匹敌，不过它比嵌入法算得更见缓慢，所以也不适用于太大型的数据。相比之下，包装法是最能保证模型效果的特征选择方法

    1.2 feature_selection.RFE，递归特征消除法

    class sklearn.feature_selection.RFE (estimator, n_features_to_select=None, step=1, verbose=0)

        参数estimator是需要填写的实例化后的评估器，n_features_to_select是想要选择的特征个数，step表示每次迭代中希望移除的特征个数。除此之外，RFE类有两个很重要的属性， .support_：返回所有的特征的是否最后被选中的布尔矩阵，以及.ranking_返回特征的按数次迭代中综合重要性的排名。类feature_selection.RFECV会在交叉验证循环中执行RFE以找到最佳数量的特征，增加参数cv，其他用法都和RFE一模一样。

    1.3 特征选择总结

        经验来说，过滤法更快速，但更粗糙。包装法和嵌入法更精确，比较适合具体到算法去调整，但计算量比较大，运行时间长。当数据量很大的时候，优先使用方差过滤和互信息法调整，再上其他特征选择方法。使用逻辑回归时，优先使用嵌入法。使用支持向量机时，优先使用包装法。迷茫的时候，从过滤法走起，看具体数据具体分析。其实特征选择只是特征工程中的第一步。真正的高手，往往使用特征创造或特征提取来寻找高级特征。在Kaggle之类的算法竞赛中，很多高分团队都是在高级特征上做文章，而这是比调参和特征选择更难的，提升算法表现的高深方法。

Ⅵ EPS泡沫包装成本计算方法

我在某大型家电制造业做，eps计算方式是：材料单价+5000元/吨加工费（加工费已经包括5%利润，损耗及其他制造成本）