创博杂谈

创了一个博客(老是打成微博),主要是想把平时的学习工作的东西写下来,就当作网络版的学习笔记或者工作笔记吧,供以后参考学习之用。此外,也写写一些随感啊,评论啊吐槽啊什么的,建博的时候什么真实资料也没写,不想写也不能写,原因你懂的,我想在这里抒发一些真实的感受,发表一下对身边比较真实的评价,难免会让身边某些人不爽,我这个人也不是那种高调做事的人,说实话我比较害怕被群起而攻之,鹤立鸡群不是我的性格和目标,枪打出头鸟是我的真实感受。

今天feeling挺down,有一种说不出的心闷的感觉。

刚刚回想一下这个学期,真心话——到现在为止,一节课没听,手机、梦乡、课外书伴我走过大半个学期,高数离散大物C++,都可以感觉到这个期末是多么难熬了。也许是一直以来的学渣本性到大学终于得到了释放,我不想听任何一节课,不想看着任何一个老师在讲台上B了B了没完没了。不得不承认,大学最基本的学习,被我放弃了。

刚刚去另一个校区办点事,回来的时候又想了想,好吧,到大学后,我好像还没有对任何一个人坦露过自己的心,呵呵,大学混了快两个学期了,一个知己都没找到,估计在这个大学是真心找不到了吧。不得不说,我做的挺失败的,也许这种情况在大学里面很常见,不过毕竟还是在失败的队伍里面的。

然后就是自己在忙什么?不知道,跑腿干活,和别人说说话,偶尔挨挨骂。记得以前,高中初中的时候,挨老师骂,会有两三天淤青期,现在,骂完两三秒后就和一点事都没有一样,算是有点收获吧。

罢了,罢了,大学,感觉除了会省点钱用,倒也没学到什么东西了。


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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