国外大学校训

哈佛大学:与亚利士多的为友,与真理为友
牛津大学:主照亮我  
剑桥大学:求知学习的理想之地
哈佛大学:让真理与你为友   
耶鲁大学:真理和光明  
麻省理工学院:既学会动脑,也学会动手  
普林斯顿大学:为国家服务,为世界服务  
斯坦佛大学:愿学术自由之风劲吹   
康奈尔大学:让任何人都能在这里学到想学的科目   
哥伦比亚大学:在上帝的神灵中我们寻求知识   
加利福尼亚理工学院:真理使人自由   
芝加哥大学:让知识充实你的人生   
加利福尼亚大学伯克利分校:愿知识之光普照大地
宾夕法尼亚大学:毫无特性的学习将一事无成   
杜克大学:追求知识,信仰宗教   
密歇根大学:艺术、科学、真理   
西点军校:职责、荣誉、国家   
多伦多大学:像大树一样茁壮成长   
加拿大皇后大学:智慧和知识将是未来时代的稳定剂  
伯克利加州大学:让这里光芒闪耀     
国民悉尼大学;繁星纵变、智慧永恒   
新南威尔士大学:以人为本与时并进   
爱丁堡大学:有知识者既能看到事物的表象,也能发现其内涵  
澳大利亚国家大学:重要的是弄清事物的本质[@more@]

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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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