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最后,面对不涉及我们的利益事情,我们总是爱高谈阔论。电视上的事情离现实很远,所以我们觉得这个确实语中带刺且缺乏社交技巧的女孩可能是个天才,可能是和乔布斯一样的那种让人讨厌的、偏执的、疯狂的天才。所以才有了网上所谓“一群傻逼围攻一个天才”的标题党。我们大谈天才不被接受的论调,大谈社会不够包容,因为简单粗暴地选择站在到的制高点是一个廉价且物美的选择!
  下面我想谈谈我自己的理解,以及为什么我认为张绍刚很冤!




可是,他犯了一忌。俗话说,瓜田不纳履,李下不整冠。他曾在石油部任过总调度长,又把生意做回石油部,立刻引起反感和看法。受到一片指责:“家耗子,偷油吃。”




http://v.youku.com/v_show/id_XMTYzMjQ0NzI=.html




dynanic classpath.


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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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