Web2.0和企业信息化无关?

本文探讨了企业信息化与Web2.0的关系,强调了Web2.0不仅仅是互联网概念,也是IT发展的重要趋势。文章指出,随着企业网与互联网的不断融合,了解Web2.0对企业而言变得越来越重要。

常常和一些朋友讨论Web2.0,并且鼓动他们在业余时一起研究Web2.0的相关技术,但多数情况下是以冷场告终。因为大多数人只是把Web2.0看成是一种互联网概念,和工作无关,没有必要花时间去深入了解。

这样的想法是可以理解的,因为我们平常从事的是企业信息化的开发,思维上把企业和互联网隔离了,甚至认为企业信息化和互联网没关系,但我认为只要企 业是开着门做生意,企业网和互联网的融合只是迟早的事情。而且,web2.0是web应用发展的新阶段,就像从我们从cs到bs应用的转变一样,是IT发 展的潮流,不是姓企业网还是姓互联网的问题。

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。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 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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