6、Ubuntu:技术生态与安装指南

Ubuntu:技术生态与安装指南

1. Canonical的支持与技术项目

Canonical公司凭借其专业知识,非常适合为支持组织遇到的许多难题采取行动,能为这些组织提供备份或二次支持。除了对Ubuntu的支持和开发,Canonical还资助了Bazaar和Launchpad项目。
- Bazaar :这是一个分布式版本控制工具,在Ubuntu开发中被大量使用,与CVS、Subversion或BitKeeper等版本控制系统功能类似,也适用于其他项目,并且是Launchpad背后的核心工具。
- Launchpad :超过一半的Canonical技术员工参与该项目。它是一个基于Web的上层应用,由多个高度集成的工具组成,在Ubuntu开发中起着核心作用,也用于其他发行版的开发。其主要组件如下:
- Rosetta :基于Web的系统,可轻松将任何免费软件从英语翻译成几乎任何语言。
- Malone :Ubuntu用于管理和跟踪错误的系统,能跨不同版本跟踪错误,并让社区了解错误在其他地方的状态。
- Blueprint :Ubuntu和少数其他项目用于跟踪所需功能及其状态,帮助管理和报告发布过程的规范编写和跟踪软件。
- Answers :内置在Launchpad中的简单支持跟踪器,用户可在此提出支持请求,社区帮助解答。
- Soyuz :Launchpad的发行版管理部分,控制Ubunt

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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