2014我的转折点

2014年绝对是我的转折之年,计划中应该还有一次转折,2014年1月16日正式入职,5月4号转正,现在也有一年了,从一个电气专业毕业,经过几番波折,最终进入IT行业。


总结一下我的2014吧。


shell脚本方面:

《Linux命令行和shell脚本编程宝典》

《Linux Shell 脚本攻略》

《sed & awk》


C语言:

《c语言深度解剖》

《高质量c/c++编程指南》


linux/unix方面:

《linux程序设计》

《unix环境高级编程》

《unix网络编程卷一:套接字联网API》

《unix网络编程卷二:进程件通信》


数据库:

《数据库系统概念》


网络:

《计算机网络》

《tcp/ip详解卷一:协议》


其它:

《硅谷之火》

《乔布斯传》


总共的代码量:

shell:2881

c:11712


2015再接再厉争取实现第二次转折。

计划看的书:

《Python Cookbook》

《c和指针》

《c陷阱和缺陷》

《数据结构和算法分析:c语言描述》

《linux内核设计与实现》

《linux设备驱动程序》

《深入理解linux内核》

《精通linux设备驱动程序开发》

《聪明的投资者》

《人月神话》


向linux/unix下的c开发前进

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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