好男人标准第一条

      下午天气很闷热,机房里面周末都是没有空调的。我就象机器一样,不知疲倦的完成着一个个的功能模块,想想做这行久了,真的思维快变成线性思维方式了!

      好久没和涛哥联系了,打了个电话给涛哥,涛哥也在给老板卖命中。还好,通通电话不要紧。于是互相问候近况,看看最近还有感冒发烧之类的。 
      席间谈到对未来的看法,涛哥抛出“皆空”的理论,有点感触。谈到个人问题,把涛哥捧到“新好男人”的标准上,涛哥苦笑对我说,“现在新好男人,第一条标准,随时随地能拿出足够多的钱。”,一下听得我无语了,离好男人的标准太远了!
      涛哥年纪比我大一点,走南闯北,想必人生经历比我多不少,一个过来人对我这么说,看样子,我的确也应该好好考量一下自己对一个成功优秀男士的标准的看法!既然没有太多的疑问,说明我还是比较认同涛哥的看法。做男人不容易,现在看来做好男人更不容易了!不过还好,能看到好男人的标准,好歹有努力的方向。
        想起孙先生的那句话,“革命尚未成功,同志仍需努力!”。总理,你咋走得这么早呢?多给俺们讲几句呀! 

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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