毕业生活第一季——fubai

一名程序员在经历六个月的工作后,意识到自己渐渐偏离了技术初心,决定重新出发,专注于提升技术能力并找回最初的激情。
[size=large]  从7月初入职到现在刚刚好差不多是6个月,突然想起写博客,是因为最近技术被鄙视了。被老人各种看不起了,一瞬间感觉到了,自己被这个社会安逸的节奏带走了曾经的热血豪情。所以决定,重拾生活,重拾技术,开始努力。因为听到过这样的一种观点:就现在这种社会风气,想要成功,根本轮不上拼天赋。虽然我不完全赞同这个观点,但是我依然觉得,作为想要努力改变当前不好状态,把这句当作一种安慰或则说一句座右铭,还是很有效的。所以,我决定给自己制定目标开始奋斗。那么曾经记录技术的地方,我就回来了。开始吧,愤怒的程序员。
   曾经爱好编码的那一腔热血变成了,少给点需求,少加点班,让小资生活来的很快点吧。也许这就是进入社会的第一道坎。没有意识的,我们就跟着这个潮流越行越远。“fubai”真是一个好词,不仅可以用来形容一些贪官污吏,更适合形容我们这群翩翩少年进入社会慢慢变化的样子。微薄的工资虽然不能让我们去买房买车,但那什么iphone、ipad、imac还是能勉强买上,把自己想要的衣服、化妆品、奢侈品都买上。终于过了一把“土豪”的小资日子。这样越来越远,最后忘记自己最初的样子。安于现状,不思进取。
    生活的重心失落之后,没有目标的生活,最后让我认识到我只是一个平凡人。或许我应该甘于平凡,甘于在小资生活与羊群意识中慢慢变老,直到死去。我可以甘于平凡,但我不能忍受自己这种该死的羊群意识、还未开始就承认自己输了的这种该死的意识。总是被动、总是逼迫、总是逃避。我必须开始出击、开始不害怕与人争执、与人矛盾。我为何会变成那样?我该死的自尊心,在谁的挑战下,一次次退出底线。直到现在的忍无可忍。
 幸好,还可以重来。我现在就要重来。
    第一步:认知系统常用技术,熟悉业务,认知框架。
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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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