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找出最佳解 - Linear Programming
不論是生活中或是工作中，我們一直都在做各種決定。
今天要搭配什麼樣的衣服？中午要吃什麼？週末要去哪裡玩？要用多少時間花多少錢做哪些事情？會思考甚至煩惱，就是我們想要盡可能的追求最佳解，讓效益最大化。
當然，人生不（一定）會有最佳解，所以才有趣也值得去探索
但是在某種程度上，如果可以量化這些變數，理論上就有可能找到最佳的解答。
一些例子像是：
行銷部門如何在有限預算下決定廣告商來達到最好的效果；
控管供應鏈，決定我這一季要進多少貨，要雇用多少作業員，達到合理最大的產能；
老闆決定要關哪幾家工廠來最佳降低總成本（包含固定營運成本跟運輸成本）
理財顧問幫助客人如何在可接受的風險下選擇投資組合報酬最佳化；
如何在有限的資源下找出最佳化分配（resource allocation optimization），做出最好的決定，是大大小小企業一直不斷追求的目標。
有鑑於此，今天我們要來稍微看一下一個叫做Linear Programming的工具，以及如何搭配Python來使用它。
Linear Programming
Linear Programming，英文可能聽起來像什麼程式，其實不是😅。中文叫做線性規劃。簡單來說是一套數學工具，用來幫助我們在已知限制條件（constraints）下找到目標（objective）的最佳解。前提是問題的本質必須是線形系統（Linear system）以及不等式（Inequality）所組成的（我們就不多討論複雜的數學模型，有興趣的可以在網路上參考）。
基本上簡單的例子像是：
求x + 2y 的最大值，條件是
y <= 50
x + y <= 120
聰明的你可能很快就算出來了，最佳解就是：
x + 2y = 170
x = 70
y = 50
反過來把上面的式子（或稱之為model）用生活的例子帶入的話，可能就像是：
我想要買兩個玩具跟一本書，最多我可以花多少錢？條件是
玩具一個不能超過50元。
一個玩具加一本書不能超過120元
當然，現實中的情況往往是更加的複雜，設計一套模型通常沒那麼容易，加上如果模型的複雜度高（譬如說有很多變數），不但得高度仰賴專業（domain）的判斷，計算上也會變得吃重。
那麼接下來，我們稍稍來看一下如何用Python來幫我們model這些條件及目標，進而計算出最佳解吧～。
例子 1
首先，我們會用到一個第三方library -- pulp......
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Graph Database - 圖形資料庫
世上充斥著各種人事物以及其中錯綜複雜的關係。以公司為例子來看好了，有內部組織的上下（左右）關係，部門與部門間的合作關係，業務間的交流關係，甚至是與外部其他公司之間的競合關係。這些「關係」本身都是相當重要的資料，如果今天我想要快速的取得我想要的資料並了解他們之間的關係，該怎麼樣呈現一個這樣的概念呢？
今天想跟大家一起看一個有趣的資料庫類型，叫做Graph Database（圖形資料庫）。
首先，資料庫有分幾種。譬如說一般我們較常見的大概會是Relational Database（一般俗稱SQL資料庫），資料儲存的方式是有Columns跟Rows（就像表格）。相對的另外還有所謂的NoSQL (Not Only SQL）的資料庫，資料可以以Key/Value pair（就像Python的dictionary）形成一個document（譬如說關於單一User的各種資料是一個document）的方式儲存。
今天要來看的Graph Database也是屬於NoSQL的資料庫，但是儲存資料的方式跟上述的很不同。
舉個例來說，我們有看過連續劇中經常會出現的人物關係圖吧？....
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