你把青春献给谁?

   看到下叙文章,我感触颇多:

          “我还是希望做一个贤妻良母,我是最终的目标。我希望哪个人可以让我依靠,让我依赖,同时至少在我看来他头上有一个光环。不光去喜欢他,去爱他,而且对他近乎是一种崇拜。我希望他在我所欣赏的方面比我强,并不要求什么都比我强。如果能遇到一样一个人,我会为他放弃我的事业或者我现在拥有的一些东西,因为我觉得那样值得,我希望我能够成为一个成功男人背后的女人,这样很塌实,我终于可以不用自己去打拼了,去闯天下了”

        “一个女人你再牛,做到35岁之后,你要一个人依靠,你要去培养下一代...感觉孩子是一生最大的幸福...”

        "有时候这样跟我一些女同学说起来,她们说我挺矛盾的,你现在拼死拼活的,到最后还是想做屋里的。我说其实并不矛盾,我今天这么努力,是希望有一高起点,高层次,这样我遇到的人(指男性)的层次就会更高。其实我蛮看种对方才华的,其他什么长相啊或乱七八糟其他女孩子挑的我并不在乎。只要你有才华,总有一天你会干成一番事业的。如果我和你一起的时候,你还默默无闻,但我看好你,于是我就会放弃我某些东西去支持你,然后一直到你做成,但如果做不成,我也不会后悔的,因为是我自己选择的。我觉得自己的眼光不会那么差的 "

          这是一个成功女生的思想,是清华电机系全系第一名范晖的口叙。我感受到了一种压力,也督促我们男生往那里走,我是一个不自信的男生,我是一个不自觉的男生,我是一个逃课逃得腿抽筋的学生,我是一个三年没有拿过奖学金的学生,我是一个大学三年没有谈过恋爱的学生,但是我是一个对未来充满希望和欲望的男生,余世维说过一句话“性格决定命运,气度影响格局”!我要抬起男生的头颅,向往明天!

    There is some good in the world worthy  our fighting for!

                                                                                       ------the lord of the king!

内容概要:本文详细介绍了Maven的下载、安装与配置方法。Maven是基于项目对象模型(POM)的概念,用于项目管理和构建自动化的工具,能有效管理项目依赖、规范项目结构并提供标准化的构建流程。文章首先简述了Maven的功能特点及其重要性,接着列出了系统要求,包括操作系统、磁盘空间等。随后,分别针对Windows、macOS和Linux系统的用户提供了详细的下载和安装指导,涵盖了解压安装包、配置环境变量的具体操作。此外,还讲解了如何配置本地仓库和镜像源(如阿里云),以优化依赖项的下载速度。最后,给出了常见的错误解决方案,如环境变量配置错误、JDK版本不兼容等问题的处理方法。 适合人群:适用于初学者以及有一定经验的Java开发人员,特别是那些希望提升项目构建和依赖管理效率的技术人员。 使用场景及目标: ①帮助开发者掌握Maven的基本概念和功能特性; ②指导用户完成Maven在不同操作系统上的安装与配置; ③教会用户如何配置本地仓库和镜像源以加快依赖项下载; ④解决常见的安装和配置过程中遇到的问题。 阅读建议:由于Maven的安装和配置涉及多个步骤,建议读者按照文中提供的顺序逐步操作,并仔细检查每个环节的细节,尤其是环境变量的配置。同时,在遇到问题时,可参考文末提供的常见问题解决方案,确保顺利完成整个配置过程。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)是一种经典的组合优化问题,目标是找到一条最短路径,让推销员访问一系列城市后返回起点,且每个城市只访问一次。该问题可以转化为图论问题,其中城市是节点,城市间的距离是边的权重。遗传算法是一种适合解决TSP这类NP难问题的全局优化方法,其核心是模拟生物进化过程,包括初始化、选择、交叉和变异等步骤。 初始化:生成初始种群,每个个体(染色体)表示一种旅行路径,通常用随机序列表示,如1到18的整数序列。 适应度计算:适应度函数用于衡量染色体的优劣,即路径总距离。总距离越小,适应度越高。 选择过程:采用轮盘赌选择机制,根据适应度以一定概率选择个体进入下一代,适应度高的个体被选中的概率更大。 交叉操作:一般采用单点交叉,随机选择交叉点,交换两个父代个体的部分基因段生成子代。 变异操作:采用均匀多点变异,随机选择多个点进行变异,变异点的新值在预设范围内随机生成,以维持种群多样性。 反Grefenstette编码:为确保解的可行性,需将变异后的Grefenstette编码转换回原始城市序列,即对交叉和变异结果进行反向处理。 迭代优化:重复上述步骤,直至满足终止条件,如达到预设代数或适应度阈值。 MATLAB是一种强大的数值和科学计算工具,非常适合实现遗传算法。通过编写源程序,可以构建遗传算法框架,处理TSP问题的细节,包括数据结构定义、算法流程控制以及适应度计算、选择、交叉和变异操作的实现。遗传算法虽不能保证找到最优解,但在小规模TSP问题中能提供不错的近似解。对于大规模TSP问题,可结合局部搜索、多算法融合等策略提升解的质量。在实际应用中,遗传算法常与其他优化方法结合,用于解决复杂的调度和路径规划问题。
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