最优化问题的目的是寻找系统参数的值，云服务器怎么用，使得问题的某一方面（目标）最大化（或最小化）。当系统的某些参数被限制为一组离散的值而不是一个范围时，直接应用梯度下降等算法可能会有问题。这类优化问题通常称为混合整数规划，最直接的方法是在离散值形成的网格上进行搜索：

自然，如果离散参数的数量增加，网格的大小会大大增加：因此，计算需求会增加当大量的连续优化问题需要求解时意义重大。幸运的是，这种模式允许将工作负载分布在多个节点上。如下图所示，云数据流提供了一种非常灵活和无服务器的方式来实现这一点：Python SDK由转换组成，允许与丰富的数据生态系统和科学处理Python库（包括NumPy、SciPy、Pandas、，或者甚至是TensorFlow.

考虑一组需要在季节结束时收获的作物，这些作物必须在一组可用的温室中进行最佳分配。一旦作物被分配到一个温室，大数据专业，就可以为每个温室调整一些生产参数以提高效率（最小化成本和最大化产量）。目标是在考虑到运输成本和其他限制的情况下，绘制温室内所有作物的地图，购物返利，以获得最大的效率。

可以将作物分配到温室表示为离散参数：每种作物都在一个温室内。分配给温室的所有作物的单一配置称为映射，并表示为列表。每个元素对应于分配给温室的单个作物：

M=[C，C，a，…，B，返利app是真的吗，C]

温室的效率可以模拟为连续参数的函数，零售大数据解决方案，并且可以通过梯度下降进行优化。