致正在拼搏路上的你

        你想要的东西都很贵,你想去的地方都很远,只有不停的努力,才能攒好足够的勇气,跨过人生中的每一场冒险。

        有眼界才有境界,有实力才有魅力,有思路才有出路,有作为才有地位。政从正来,智从知来,财从才来,位从为来!

        别人再风光,你指望不上,眼前再狼藉,不得不继续!没人扶你的时候,要自己站直,没人帮你的时候,要自己努力,相信自己,只要你足够勇敢,没有熬不过的艰难。

        努力,不是为了要感动谁,也不是要做给哪个人看,而是要让自己随时有能力跳出自己厌恶的圈子,并拥有选择的权利,用自己喜欢的方式过一生。

        尽管眼下十分艰难,可日后这段经历说不定就会开花结果。

                                                                                                                                ——— 村上春树

        我明白你会来,所以我等。

                                                                                                                                    ——— 沈从文

        不管怎么样,努力本身就是一件会让人觉得心安理得的事。如果成功了会心安理得地享受自己获得的一切,即使失败了也能心安理得地放下然后继续前行。

        这短短的一生,我们最终都会失去。不妨大胆一些,爱一个人,攀一座山,追一个梦!

        你的气场里,隐藏着你的未来密码,请用心,用爱,用努力,去开启你想要的每一个可能。

        你改变不了环境,但可以改变自己,你改变不了事实,但可以改变态度,你改变不了过去,但可以改变现在,你不能控制别人,但能够掌握自己。

        且听风吟,静待花开。

                                                                                                                                     ——村上春树

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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