致我们终将逝去的Flash

随着HTML5和WebGL等新技术的兴起,曾一度风靡的Flash因频繁出现漏洞和安全问题逐渐被淘汰。众多知名网站及浏览器已停止支持Flash,转向更安全的技术方案。
曾经在过去给我们带来无数欢声笑语的Flash,它的逝去本应该令人沮丧,如今它变得十分臃肿,2015年它更是bug频出,成了培养黑客的漏洞温床,反而它的逝去却“大快人心”。在浏览器和操作系统都变得越来越安全的时候,Flash却显得那么格格不入,它甚至成了网络安全的大包袱,频频遭受恶意软件的攻击,黑客利用其中的漏洞轻易就能控制他人的电脑,Flash插件已经彻底成了过街老鼠。
flash_die

而新技术如HTML5和WebGL的出现则让Flash黯然失色,原本对其相当依赖的YouTube,Twitch,Facebook,Chrome,火狐浏览器和亚马逊等都已经彻底甩掉了这个包袱,有的网站甚至直接屏蔽掉了Flash,虽然Adobe依然默默地在为Flash提供着支持,但它确实已经成了明日黄花,移动设备在几年前就已经完成了去除Flash的工作,Flash,安心去吧,我们不会想你的!

本文转载自:http://www.linuxprobe.com/to-flash-will-die/

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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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