再听老歌

博客回忆了多首经典老歌,如梅艳芳的歌带来浪漫感觉,汪明荃的《万水千山总是情》唤起儿时触动,还有温兆伦的《随缘》、梁朝伟的《一天一点爱恋》等,最后提及一首现代爱情故事的歌曲。

今夜还吹着风,想起你好温柔...亲爱的人......亲密的爱人

梅艳芳磁性的声音,缓慢舒心的音乐节拍,浪漫的感觉在曲声中回畅。惋惜,梅姐已昔去...

汪明荃的万水千山总是情,让我再一次忆起很小的时候听这首歌的触动,一种莫名的感觉仿佛暗示着什么?让我一下也想不起。

以前一直不知这首歌的名字-随缘,来自温兆伦的老歌。

梁朝伟的一天一点爱恋,我很喜欢,依稀中已记不清是朝伟的歌,现在朝伟演电影真的很上相,倒真忘了他有这么一手!

最后,是那个时代的现代爱情故事:

别离没有对错要走也解释不多
现代说永远已经很傻
随着那一宵去火花已稍逝
不可能付出一生那么多
......

你我情如路半经过
深知道再爱痛苦必多
愿你可轻轻松松放低我
剩了些开心的追忆送走我
皆因了解之后认清楚
离别时笑笑明晨剩我一个
潇洒里也会记起当初
......

 

 

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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