PHP框架:Symfony2学习笔记(2)

本教程集合涵盖了Symfony2从安装配置到高级用法的一系列视频教程。内容包括使用Gitbash安装Symfony2、创建bundle、页面制作、重命名bundle、重定向、动态路由设置等。

收集一些youtubu上的有关symfony2的视屏教程:

http://www.youtube.com/watch?v=OdtvmcNJIH4

教程:http://www.youtube.com/user/anthonytrading81?feature=watch

1)Symfony2 Tutorial 1 - Installation & Configuration

2)Symfony2 Tutorial 2 - Install Symfony 2 using Gitbash

3)Symfony2 Tutorial 3 - How to create a bundle in Symfony 2

4)Symfony2 Tutorial 4 - Creating pages in Symfony2

5)Symfony2 Tutorial 5 - Renaming a bundle and a bit more

6)Symfony2 Tutorial 6 - Redirecting and Forwarding

7)Symfony2 Tutorial 7 - Dynamic routing with optional arguments

8)Symfony2 Tutorial 8 - Creating custom error pages

视频地址:http://www.youtube.com/watch?v=z14t0N4ZPy0&list=PLUpnKy5Si8zCfBpdy3ZLUsUvk3cNAIrCs




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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