21、新闻组与 RSS 订阅源阅读全指南

新闻组与 RSS 订阅源阅读全指南

新闻组是一种分布式的全球会议系统,你可以在上面发布文章,就像给一群人发送电子邮件一样,还能对他人发布的文章进行回复。可以把互联网新闻组想象成一个聚会场所,一个虚拟的会议空间,你能在这里提问、讨论各种问题。而且,所有讨论的内容都会被存档,供后人查阅。它类似于网络时代之前的公告板系统(BBS),或者像 AOL 和 MSN 等在线系统提供的论坛。

要参与新闻组,你需要访问新闻服务器,互联网服务提供商(ISP)可以为你提供这种访问权限。此外,你还需要一个新闻阅读器。幸运的是,Linux 系统自带了可以用来阅读新闻组的软件。

新闻组的起源与发展

新闻组起源于 Usenet,这是一个存储转发消息网络,曾广泛用于电子邮件和新闻的交换。Usenet 的工作方式类似于电报,新闻和邮件在不同系统之间进行中继传输。在 Usenet 中,各个系统并不处于同一个网络中,它们通过相互拨号,使用 UNIX 到 UNIX 的复制协议(UUCP)来传输文本消息。

虽然 Usenet 是一个松散连接的计算机集合,但它运行良好且仍在被使用,因为连接到它的成本很低。你只需要一个调制解调器和一个愿意存储和转发你邮件与新闻的站点。你需要在自己的系统上设置 UUCP,但不需要持续的网络连接,只需打几个电话就能让电子邮件和新闻正常流通。不过,Usenet 的缺点是,使用 UUCP 时无法使用 TCP/IP 服务,如 Web、TELNET 或 FTP。

如今,新闻组已经从 Usenet 迁移到了互联网(尽管它们仍然被称为 Usenet 新闻组),现在使用网络新闻传输协议(NNTP)来传输新闻。虽然新闻传输协议从 UUCP 变成了 NNTP,但新闻传输的存

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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