07.02.01

 转个头二月了





知道你什么话都不说
[00:18.51]连仅有的泪都忍住
[00:21.81]我才知道陪着你上路
[00:26.15]快乐不是唯一任务
[00:29.69]直到我视线开始模糊
[00:33.74]而你却满脸不在乎
[00:37.78]我才明白
[00:40.05]学会变法术也回不到最初
[02:38.13][00:45.41]一边爱    一边走
[02:41.96][00:51.28]我已经成为你信徒
[02:45.06][00:54.57]相信情到深处不怕孤独
[03:24.85][02:52.53][01:02.58]如果我们不曾看过对方这么苦
[03:28.57][02:57.01][01:06.69]如何知道快乐一转身就是痛苦
[03:32.55][03:01.58][01:10.82]想不到你绝望的泪水一刹那让我大彻大悟
[03:39.98][03:08.84][01:18.59]如果我们不曾走过感情这条路
[03:43.91][03:12.59][01:22.33]如何知道心魔是最沉重的包袱
[03:47.92][03:16.24][01:26.28]年少轻狂的好日子
[03:51.80][03:20.51][01:30.50]一懂事就结束
[02:06.66]知道我们都不愿回顾
[02:10.62]连仅有的恨都麻木
[02:14.20]我才知道该重新上路
[02:18.21]接受命运的新任务
[02:21.99]直到我们都变的模糊
[02:26.16]也毫不在乎赢和输
[02:29.68]我才明白
[02:32.04]感情的法术不是为了征服

转载于:https://www.cnblogs.com/nniixl/archive/2007/02/01/637471.html

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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