21年不定期更新的随笔--3月15日

博主分享了硕士论文的艰难历程,从最初的困惑到即将完成的欣喜,同时提及了工作选择,决定在技术开发领域深造,并计划在工作前学习JAVA。目前在准备大论文的最后阶段,期望一切顺利,毕业旅行也在计划之中。

距离上一次写随笔过去了半年,开始了一个新的年头,今年要更勤奋、阳光、热闹亿点点,可可爱爱没有脑袋。

1.关于论文

  • 小论文跌跌撞撞算是结束了,去年四月的时候还在纠结难受小论文写不出来,初稿做不出来,仿真更完成不了,对自己这个方向的概念甚至都不是很清楚,看论文基本扫盲和知识普及阶段。现在已经到了大论文快进入了收尾工作,还有差不多两到三周的时间,大论文就要全部完成,被送去盲审,在研究生阶段最大的事情就算结束了,剩下的就是毕业答辩和自由学习时间。
    感觉时间过得超快,期待开学赶紧毕业,又不想开学经历这一系列的答辩,还要抓紧时间安排自己的课余学习,要早早起床然后去实验室做一天的日子好像听起来很无聊但是过起来又很快。
    3.15更新
    今晚准备通宵把大论文最后的仿真弄完,然后就只剩下公式统一、语句通顺和参考文献,听起来还真是蛮多的,周三要给老师发定稿,下周三要送出去盲审,我今晚还是通个宵抓点紧。
    希望我和我身边的人都会有好的结果,顺利毕业,硕士毕个业真是太难了。

2.工作和JAVA

  • 面试了很多公司,基本全是技术开发类的,从来没动摇过要干这一行业,只是要学习的东西还有很多,收藏了b站马士兵教育的java课,安排自己在工作之前看一遍吧。有幸在秋招结束之际收到了几个offer,自从收到offer后投简历找工作的热情就不大了,中间其实犹豫过要在银行还是在公司,不同的选择可能会经历不同的生活方式,因为都没有经历过,就不知道哪个是对的选择,不过选哪个都会坚定下去。春招可能还是会稍微试一下几个公司吧。
  • 3.15更新
    进展-----------无

总结

  • 复盘是一件很快乐的事情,可以知道自己去年一年完成的事情并不多,接下来一年要做的事情还很多,新的一年,要断舍离。
  • 毕业季的时候想给自己安排毕业旅行,因为毕业之后可能没有这么大把空闲的时间和自己喜欢的人出去旅行。
  • 愿:所得皆所愿,所行亦无憾,岁岁常喜乐,万事皆顺意
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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