星盾科技-2016年2月23日

本文深入探讨JavaScript关键函数应用,包括数组操作与遍历,并通过ECharts图表库实例,详解柱状图及饼图配置,同时涵盖HTML5SVG曲线绘制技巧与团队技术框架讨论概览。

一、今日工作计划

计划内

序号任务时间段是否完成实际耗时数
1JavaScript学习9:00-10:301.5
2ECharts图表学习10:30-14:302
3与何姐对星盾科技官网正文内容排版、字体颜色、界面进行优化14:30-15:300
4参与技术框架讨论会16:00-17:001

计划外

序号任务是否完成耗时数
1HTML5 SVG教程——曲线学习0.5


二、具体内容

A、JavaScript学习

学习数组push、pop尾部元素操作函数;

学习数组unshift、shift头部元素操作函数;

学习数组toString、toLocaleString元素转换字符串函数;

学习数组forEach、map、filter、every、some函数

B、ECharts图表学习

以柱状图、饼图为例,根据配置项手册掌握其调用方法

C、参与技术框架讨论会

D、HTML5 SVG教程——曲线学习

学习并尝试绘制基本曲线


三、明日工作计划

序号任务时间段
1
JavaScript学习9:00-10:00
2HTML5 SVG教程——路径学习10:00-10:30
3与何姐对星盾科技官网正文内容排版、字体颜色、界面进行优化13:30-14:30
4HTML5 SVG教程——圆形分享(博客园、优快云、开源中国、新浪博客)15:00-16:30


转载于:https://my.oschina.net/tangyifeng/blog/619744

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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