July 24th Friday (七月 二十四日 金曜日)

本文解释了Makefile中如何为同一个目标文件定义多个规则,并详细介绍了依赖项的合并方式及命令执行条件。此外还提供了使用变量来批量更新依赖项的方法,以及如何通过命令行参数灵活指定额外依赖。

Multiple Rules for One Target

  One file can be the target of several rules. All the dependencies mentioned in all the rules are merged into one list of dependencies
for the target.  If the target is older than any dependency from any rule, the commands are executed.

  There can only be one set of commands to be executed for a file.  If more than one rule gives commands for the same file, make uses
the last set given and prints an error message. (As a special case, if the file's name begins with a dot, no error message is printed.
This odd behavior is only for compatibility with other implementations of make.)  There is no reason to write your makefiles this way;
that is why make gives you an error message.

  An extra rule with just dependencies can be used to give a few extra dependencies to many files at once.  For example, one usually has
a variable named objects containing a list of all the compiler output files in the system being made.  An easy way to say that all of them
must be recompiled if `config.h' changes is to write the following:

objects = foo.o bar.o
foo.o : defs.h
bar.o : defs.h test.h
$(objects) : config.h

  This could be inserted or taken out without changing the rules that really specify how to make the object files, making it a convenient
form to use if you wish to add the additional dependency intermittently.

  Another wrinkle is that the additional dependencies could be specified with a variable that you set with a command argument to make.
For example,

extradeps=
$(objects) : $(extradeps)

means that the command `make extradeps=foo.h' will consider `foo.h' as a dependency of each object file, but plain `make' will not.

  If none of the explicit rules for a target has commands, then make searches for an applicable implicit rule to find some commands.

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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