混圈子的人

    因为已经签下华为offer,也算是半只脚踏入程序员的门槛中,那么对于一个将要混程序员圈子的人,我应该做些什么,或者说应该养成怎样的习惯?

    重要的写在前面:思考,编程,思考,编程.........
每天必逛

    github、stackover、优秀blog、维基百科、一些开源社区

项目

    要不停的写东西,不论是参考视频、参考书籍上源代码,还是自己的idea,或者加入到哪个开源项目,抑或跟着老师做项目,你一定要保持着写东西的习惯。当你代码达到一定量级时,你才会顿悟一些东西,其他的也就不在话下了。

个人主页

    有一个自己的个人主页,上面可以放上自己的github,stackoverflow,豆瓣,csdn等等的账号链接。顺便说一下,你要习惯网上写东西,不单单指写代码,你看了什么书,有什么感悟;你学会了什么技术,想写些心得。这样的都可以写出来,放到网上。

解决问题的能力

    有了问题,首选google(我个人是通过改host翻墙的);遇到一些理解很深的问题,求助导师或者身边的人,看看他们有什么想法;慕课网也是个不错的选择,项目中遇到的问题有时候能在上面的视频中找到答案

怡情与健身

    业下,多看看小说、诗歌,文集之类,梁文道的《一千零一夜》是个不错的节目;关于体育运动,游泳和跑步是我比较希望去做的。总而言之,心有猛虎,细嗅蔷薇,除了编程你还有生活。做一个热爱生活,改变世界的程序员。

计算机的内功

    这里的内功就是计算机基础。计算机的基础有:离散数学、数字电路、计算机组成原理、数据结构、操作系统、计算机网络、数据库、编译原理、汇编语言等。这些可是计算机系大学4年的专业课,你能一下子掌握吗?几乎不可能。掌握这些,能让你迅速理解、学会新的技术,这在编程技术瞬息万变的IT行业有强大的竞争优势,即以不变应万变

    日后还会补充,未完待续.......

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: 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, ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值