牛人博客收集

产品经理:阮一峰 http://www.ruanyifeng.com/blog/

作者:Hans
链接:https://www.zhihu.com/question/19772449/answer/12918095
来源:知乎
著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。

grace大人邀请, 快速回答下。

国外:
techcrunch
mashable
readwriteweb
Scobleizer http://scobleizer.com/
Venture Beat http://venturebeat.com/
seth godin http://sethgodin.typepad.com/seths_blog/
A VC http://www.avc.com/a_vc/


国内:
keso
阮一峰 http://www.ruanyifeng.com/
王冉 http://blog.sina.com.cn/wangran
ifanr 目前看到国内最好的,最有专业精神的
tech2ipo
36氪
(曾经太多国内同仁都不怎么更新了啊,哎)

非IT类:
译言 http://www.yeeyan.org/
南桥 http://berlinfang.blog.163.com/
土摩托 http://www.immusoul.com/
白板报 http://baibanbao.net/

后话:对于产品经理来说,传统科技博客可能只是信息渠道而已,会随着个人的产品价值观的形成而不断减弱其价值。 反而,社会的、历史的思考大概会占比重更高。跟看书一个道理。

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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