纪念一个虚构的人物

纪念一个虚构的人物

快醒的时候,正梦到我为他写纪念文章。我们主办世界学生会大会,他是哪儿来的参会人员,开会中间意外死掉了,大家都写文纪念,要出个专集。我也写,不过我们只有一面之缘,所以只是应景一下而已。

文字用碳素钢笔写在一张实木素漆的桌板上。桌板是用竖排的很多小片粘合而成,小片上还有些节疤;纵向右起行文,每个节疤正好作为小节开头的标致。所以。各个小节错落有致,小节间既有留白,也省了我很多笔墨。

* 野地生姜君,也就是xxx (此处缺失一个英文单词,是这位仁兄的英文名字,梦 醒了,我忘了)先生,他写得一手好文章,大家在未谋面前网络上俱已拜读过。 诸君及我都是他的笔下败将。

* 野地生姜此来,大家原以为是来搅事的,在邀请他参会前,我们会务组百般刁 难,几乎要拒绝发给签证,他只是从容诚恳应对,答"主要是顺便去长白山玩"。 及至见面,发现此君果然装扮不凡,大家西装革履,他一看就是会后马上要出 发,行装都已打好。

* 会议上,却是激烈地发言,言辞举止虽然不失优雅,但每次举手总是不合时宜。 好在我们会前早内部沟通完毕,任他这一票投出花来,也是枉然。

* 当时一直想问他,你是否知道结果早就会是这样,为什么一定要争早就定好的 事情?想来,他一定也仍是笑眯眯地坚持己见。

* 我问:听说学生会干部可以要求同学帮着做些事情,比如手机充值什么的,你 怎么看?

他答:当然喽,要这样。岂止手机充值,还要保镖、洗脚、代写作业、四六级保 过什么的。哈哈。

纪念文章就写到这里,我的梦醒了。

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(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佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法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 求函数的小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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