完美体验Adobe Flash Builder 4.5

破解Flash Builder4.5,具体步骤如下:

1.到Adobe官网上下载FlashBuilder_4_5_LS10.exe,有简体中文版的;
2.安装时,不用序列号,直接选择安装试用版;
3.安装完成后依次修改下列3个文件:
(1).plugins\com.adobe.flexbuilder.project_4.5.1.313231\META-INF下面的MANIFEST.MF修改:
Bundle-Version: 0.0.0
(2).features\com.adobe.flexide.feature_4.5.1.313231下面的feature.xml修改:
<plugin
         id="com.adobe.flexbuilder.project"
         download-size="0"
         install-size="0" 
         version="0.0.0"/>
(3).plugins\com.adobe.flexbuilder.flex_4.5.1.313231下面:
复制config.xml并重命名为config_builder.xml
修改完成之后,再启动Adobe Flash Builder 4.5,恭喜你,你会发现自己彻底拥有了这款RIA工具了。

转自:http://hi.baidu.com/woxfy/blog/item/00e38509b71b7b2ce824886a.html

转载于:https://www.cnblogs.com/bigtack/archive/2011/11/10/2244270.html

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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