3、深入探索Linux:从起源到开源精神

深入探索Linux:从起源到开源精神

1. Linux与其他操作系统的差异

对于刚接触Linux的人来说,大概率之前使用过微软Windows或苹果macOS操作系统。尽管macOS源于被称为伯克利软件发行版(Berkeley Software Distribution)的自由软件操作系统,但微软和苹果的操作系统都属于专有操作系统。专有操作系统具有以下特点:
- 无法查看创建操作系统的代码,因此若操作系统不符合需求,无法在最基础层面进行更改,也不能基于源代码构建自己的操作系统。
- 不能检查代码以查找漏洞、探索安全隐患,或了解代码的具体功能。
- 如果系统开发者不想向外界开放所需的编程接口,可能无法轻松将自己的软件接入该操作系统。

有人可能会觉得这些与自己无关,毕竟不是软件开发人员,不想了解或改变操作系统的构建方式。但实际上,自由和开源软件的广泛使用推动了互联网(如谷歌)、手机(如安卓)、特殊计算设备(如TiVo)以及数百家科技公司的迅猛发展。自由软件降低了计算成本,激发了创新。如今,许多依赖Linux驱动计算机基础设施的公司需要越来越多具备相关技能的人员。

要理解强大而灵活的Linux为何免费,需要了解其起源。接下来将介绍引领Linux诞生的自由软件运动的曲折历程。

2. Linux历史探索

部分Linux历史始于1991年8月25日,Linus Torvalds在comp.os.minix新闻组发布的题为 “What would you like to see most in minix?” 的消息。他表示正在为386(486) AT克隆机开发一个免费的操作系统,这只是他的一个爱好,不会像GNU那样庞大和

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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