1、Mac OS X UNIX 实用指南:成为系统高手的秘诀

Mac OS X UNIX 实用指南:成为系统高手的秘诀

在当今的计算机领域,Mac OS X 凭借其稳定、安全和高效的特性,受到了众多用户的青睐。无论是系统管理员还是普通桌面用户,掌握 Mac OS X 中的 UNIX 命令,都能让你更加高效地管理和使用系统。接下来,我们将深入探讨 Mac OS X 中 UNIX 的相关知识和实用技巧。

一、适用人群与学习优势

(一)适用人群

如果你想充分发挥 Mac OS X 系统的强大功能,无论是作为系统管理员进行系统管理,还是普通用户进行日常操作,都可以从学习这些知识中受益。你可能是自由开源软件(FOSS)的爱好者,或是 UNIX 专业人士,甚至是发现数据中心里 Windows 系统逐渐被 BSD、Linux 和 Mac OS X 系统取代的计算机专业人员。

(二)学习优势

  • 丰富的命令资源 :通过学习,你将掌握数百个实用命令,超过 1000 条命令行,方便随时查阅和使用。
  • 知识的可迁移性 :Mac OS X 中的大部分命令和选项在其他类 UNIX 系统中同样适用,让你所学的知识具有更广泛的应用场景。
  • 快速解决问题 :相比使用图形化管理工具,熟练运用命令行可以让你更快地解决问题。
  • 持久的价值 :许多命令在早期的 UNIX 系统中就已使用,积累了数千名计算机专家 30 多年的经验。

二、Mac OS X 与 BSD 衍生系统的

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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