信任与爱

 我曾经看过一部叫《乔治亚法则》的电影,其中的一句台词是“没有信任,就没有爱”。这句话给我留下了很深的

影响。没错,如果一个人根本就不相信他身边的人,他又怎么能爱他们呢?

 

这让我想到了,社会上提到的一个非常重要的品德——诚信,在此之前,我认为我们至少应该首先相信一下身边的

人,如果你根本不相信身边的人,即使你做到了诚信,你也会觉得那样不值得,觉得自己像个傻子。在媒体上,

经常听到,某某人上了别人的当,让大家提防,从情理上讲,这并没有错。可是,这样无形中,就暗示人们,轻

易相信别人,不要相信别人。人们见了面,首先想到的总是,这个人是不是坏人,很容易使人们产生了隔阂。

 

老实说,我们身边的坏人并不多。为了不上当,就怀疑身边所有人,你认为值得吗?坐公共汽车时,为了避免被

偷,我总是非常警觉,稍微有点触碰,就马上回头看,我本人觉得这样很不礼貌。下车后,这弄得我总是很累。

我相信我们每个人都希望社会中能多一点爱,所以也请大家多给身边的人一点信任。希望我们的媒体最好多报道

正面的消息。

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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