难得的是，他本身是一线的iOS开发者，同时又对iOS开发在国内的布道做了不少的工作，身影活跃于博客、微博、微信公众账号等地。...并且他的新书《iOS开发进阶》已经和大家见面，也引得他的粉丝的一份热潮 在这里我还是要推荐下我自己建的iOS开发学习群：681503716（验证编号：大鲨），群里都是学ios开发的，如果你正在学习ios...做一个负责任的开发者 那么现在说正题，如何成为负责任的开发者?首先要负责，对自己的项目负责。...如果是自己新开的项目，要保证随时都能清晰的想到项目当中每个地方是怎么实现的，测试或者用户反馈了问题以后，能立马想到可能的错误原因。如果是接手的项目，就要尽快去了解主要的界面和功能是如何实现的。...多去了解，不会被别人当小白，学多少都是自己的，至于在你去学习的时候，有人会说风言风语，这就是区别，他们活该初级，自己不会的东西，也看不惯别人去学习。
模拟退火算法： 为了解决局部最优解问题， 1983年，Kirkpatrick等提出了模拟退火算法（SA）能有效的解决局部最优解问题。...我们知道在分子和原子的世界中，能量越大，意味着分子和原子越不稳定，当能量越低时，原子越稳定。 ‘退火’是物理学术语，指对物体加温在冷却的过程。...在最基本的模拟退火算法中，cooling scheme会根据迭代的次数不断降低 的值，以使得worse解的接受概率变小。...，如果是梯度下降则是不允许继续向前的，而这里会以一定的概率跳出这个坑，这各概率和当前的状态、能量等都有关系，下面会详细说，如果B最终跳出来了到达C，又会继续以一定的概率跳出来，可能有人会迷惑会不会跳回之前的...模拟退火算法与初始值无关，算法求得的解与初始解状态S(是算法迭代的起点)无关；模拟退火算法具有渐近收敛性，已在理论上被证明是一种以概率l 收敛于全局最优解的全局优化算法；模拟退火算法具有并行性。
可能有人会问：为什么会有这样两个算法呢？这就要从它们各自的含义说起。 本文选自《白话强化学习与PyTorch》一书 ?...这里的“模型”，是我们常说的用机器学习的方法训练出来的模型吗？不是。这里的模型是指，在一个环境中各个状态之间转换的概率分布描述。还是以天气为例。...对于解的空间较大，尤其是解的空间是连续值的情况，通常就要使用其他解法了，例如梯度下降（上升）法、模拟退火算法、遗传算法等（求解一个函数处于极小值时的函数自变量）。...如果在环境建立之后没有人去建立模型，我们就不能进行人工智能手段上的策略探索和学习了吗？答案是否定的。事实上，情况恰恰相反：有人帮我们做好模型的情况很少出现。...这个思路是很好的——我们不是“先知”，怎么知道模型长什么样？因此，采用一个直观的方法来解决问题会更靠谱。
在实际中，这一策略平衡了对收益最大选项的“开发”（exploitation），以及对其它所有选项的“探索”（exploration）——重点是，不要将所有资源都用于“开发”。...[旅行商问题：Travelling Salesman problem，又叫做“旅行推销员问题”、“货郎担问题”，是最基本的路线规划问题] 一些针对这些问题的最佳执行算法，如禁忌搜索和模拟退火，首先在选项中进行广泛搜索...这些方法在评估了广泛的选项后才缩小范围，找到一个特定的解决方案。...Google算法的输入只有游戏图像与得分，在没有人为干预的情况下，电脑自己学会了游戏的玩法，并在49个游戏中的29个里打破了人类玩家的记录。 这是一个训练AI在复杂环境中实现目标的案例。...这类算法被称为“进化策略”，以初始决策参数开始，在决策中加入随机变量，测试所有结果选项，选择最佳选项，并重复该过程。它会得出一个基于人类直觉不可能被设计出的策略，但的确会产生更好的结果。
前面几篇主要是解释仿生群体行为的启发式算法，而本文所述模拟退火算法则是一种通用的概率优化算法(虽然求解用到概率手段，但是得到的解往往是全局最优或次优的解)，以下通过一些浅显的剖析来突出该算法的特点。...，直到趋于全局内能最低状态时此时的状态才很难再发生切换 温度T由冷却进度表控制，冷却进度表是一个逻辑概念，包含温度初值，的冷却衰减函数，马尔科夫链长度(这里的马尔科夫链是指固定温度T_i的条件下重复执行的次数...，重复的环节是每次的状态会接受扰动而不相同，之所以为马尔科夫链是因为当前状态只由上一次的状态决定，存在状态转移关系，为的是找到这一个温度下的最低内能)，终止温度， 它的核心作用是使系统尽量达到准平衡，以使算法在有限的时间内逼近最优解...本质上来说，不知道读者有没有这样的疑问，如果我们一直无限制的降低外界 ，那么内能不就一直下降不收敛吗，笔者在学习时其实有过这样的疑问，我是这样想的我们所理解的内能是基于物理化学规律的，而这里的内能是我们的目标函数...TSP旅行商问题结合在一起，所以说模拟退火算法更能解决一些0-1指派问题、背包问题、生产调度问题等真实业务场景 ?
针对各类情景，我做了个分析和总结，大家可以根据自己的场景选择合适的解决方案。 情景1：我只是为了完成老师或者boss的一个作业，仅此而已。...这些基础问题基本上你都能找到手把手的教程教你怎么去解决。再者，学会查看报错信息也是一个重要的技能。 我发现很多小伙伴遇到错误根本不看输出的错误信息一眼，对，一眼他都不看的。...学习编程自己解决问题的能力是必须要有的。很多时候我们都是靠自己学啊，哪有人会手把手教，正所谓师傅领进门，修行在个人嘛。 ?...很多奇奇怪怪的需求自己也完全没有经验，都是一路连爬带滚过来的，所以第一次做的东西也特别慌，因为没有经验，不知道这样的做法会带来什么问题会导致什么bug等。但是编程这东西吧，很多东西都是能融会贯通的。...干货 | 学习算法，你需要掌握这些编程基础（包含JAVA和C++） 干货 | 算法学习必备诀窍：算法可视化解密 干货 | 模拟退火、禁忌搜索、迭代局部搜索求解TSP问题Python代码分享
为了弄清它，先从相关背景出发，理解背后的原因和相关更丰富的知识。 2 确定性算法 顾名思义，同一个程序的运行结果一定是一致的，比如冒泡排序，归并排序，每一次运行程序，都会得到相同的结果。...确定性算法都会有一个最好的、最坏的、平均的时间复杂度。乍看起来，这种确定性很好，但是这种确定算法可以解决一切问题吗？ 3 非确定性算法 确定性算法在面对含有复杂的解空间问题时，显得束手无策。...非确定性算法的特点是每次跑代码可能得到的结果不太一致，并且也不能保证解的质量和运行的时长。...搜索往往是具有挑战性的任务，它指从一个初始状态或位置，不断经过优化后，到达一个最终状态或位置。一些经典的算法包括，遗传算法，模拟退火，随机梯度下降。...这个搜索过程，有一个新鲜的称谓叫做学习(深度学习)，最近与同事聊天，有人说玩的是概念，换一个新名词，大家就觉得这是最近几年出现的一项新技术，真的是这样吗？ 6 为什么不将权重都置0？
不同于 QQ 群聊中管理员和群主都能@所有人，微信没有「管理员」的概念，在微信中@所有人只有群主可以做到。...QQ 群聊中，群主或管理员输入「@」就有@所有人的选项，但在微信中同样的操作下却没有「@所有人」的选项，那么该如何操作呢？...从「聊天信息」页面可以看到，群主的权限还不止于此，其他权限还有移出群成员，转让群主等。 建立一个单人群 你知道怎么建立一个只有自己的群吗？ 可能有人会回答：拉几个朋友建群之后踢掉。...找回删掉的微信群 你也许会删除群聊或是退出群聊，但你知道如果在微信列表「删除」了群聊后该怎样找回这个群吗？...我需要拉一个 10 人的讨论组，难道要等到其他 9 个人接受了邀请才能开始说事情吗？如果我的事情很紧急呢？难道说每加入一个人，我都要向这个人解释一遍吗？ 那么大家还希望微信群聊增加什么功能呢？
在用进废退、优胜劣汰的过程中，适应度高的结构被保存下来，智能水平也随之提高。因此计算智能就是基于结构演化的智能。计算智能的主要方法有人工神经网络、遗传算法、遗传程序、演化程序、局部搜索、模拟退火等等。...这些方法具有以下共同的要素：自适应的结构、随机产生的或指定的初始状态、适应度的评测函数、修改结构的操作、系统状态存储器、终止计算的条件、指示结果的方法、控制过程的参数。...典型的代表如遗传算法、免疫算法、模拟退火算法、蚁群算法、微粒群算法，都是一种仿生算法，基于“从大自然中获取智慧”的理念，通过人们对自然界独特规律的认知，提取出适合获取知识的一套计算工具。...(fitnessvalue)，并且知道自己到目前为止发现的最好位置(pbest)和现在的位置Xi．这个可以看作是粒子自己的飞行经验．除此之外，每个粒子还知道到目前为止整个群体中所有粒子发现的最好位置(gbest...)(gbest是pbest中的最好值)．这个可以看作是粒子同伴的经验．粒子就是通过自己的经验和同伴中最好的经验来决定下一步的运动。
搜索空间的维度等于特征数量N，每一维只有0/1两种取值可能。 寻找一个好的启发式算法并非易事。R语言中regsubsets()函数提供了一些选项。...在Optuna、PyGMO等知名数值优化库中都有CMA-ES的实现版本。由于算法理论较为复杂，这里只是简要介绍，可参考文末的扩展阅读材料进一步学习。...对于具有 213 个维度和离散取值（0 或 1）的特征选择问题，您可以考虑使用遗传算法或者模拟退火算法来寻找最优解。这些算法对于高维度和离散空间的优化问题非常有效。...遗传算法是一种启发式搜索算法，通过模拟生物进化的过程来搜索最优解。它适用于高维度问题和离散取值空间。 模拟退火算法则是一种随机搜索算法，通过模拟固体退火过程中的原子运动来搜索最优解。...同样，特征选择前的基准 BIC 为 baseline BIC: 34570.166173470934 顺便提一句：在研究了传统优化算法（遗传算法、模拟退火等）之后，CMA-ES 给我带来了惊喜。
启发式算法及TSP问题介绍 开始这次小实验之前我们起码要知道什么是启发式算法。 在一些寻找最优解问题中，传统的能够求出最优解的精确式算法（如分支界定、动态规划等）花费的时空过大。...在启发式算法的选择上，因为小编才刚开始学习，所以把可用的都拿出来比较一下，分别是模拟退火法和迭代局部搜索算法。...当然我们会发现两种启发式算法所用的时间和精度仍有差别。 时间上的差异是因为人为制定的搜索次数不同，比如模拟退火的退火系数，迭代局部搜索的迭代次数，这些是人为设置的，自然在速度上有差别。...比方说我这里设置的模拟退火法明显次数较少，4秒、7秒内就跑完一次搜索（我一次测试了10组）；而迭代局部用了7秒、21秒。 至于精度，我认为是算法和代码的差异导致的。...引用老板的一句话结尾： “从上面的过程我们可以看出，模拟退火算法是一种随机算法，它有一定的概率能求得全局最优解，但不一定。用模拟退火算法可以较快速地找出问题的近似最优解。
二、3个关于团队决策的问题 Scrum Master或PO在了解一个团队如何做决定通常会考虑几个问题： 我们在做决定前还考虑过其他选项吗？ 如果我们继续按此方向进行，可能发生的最糟糕的情况是什么？...这三个问题并不是每次团队决策都要问，设计这些问题的初衷是发现团队成员的不同见解。因为当问到第三个问题时候，会有人回答“所有事情”。这就会导致在项目执行过程中出现问题。...三、2个关于开会的问题 问题一：在场的各位都需要参加会议吗？ 我们需要思考：如果缺少一两个人，会议是否还能继续？...第二个问题：除了在场的成员，还需要其他人参与会议吗？ 这是为了确定是否有人缺席会议。有些会议的重要性要求必须所有人到场，这些会议需要有更多合适的参与者来产生更多价值。...我们需要自问：这件事有必要让其他人知道吗？如果答案是肯定的，那我会尽量找到需要知道这件事的人，将信息同步给他。
现代优化算法（模拟退火算法、遗传算法、神经网络法)等。 别看方法有这么多，但究其实际操作，了解主要原理即可，更应该看重在何处，如何使用模型。 毕竟比赛考察的是解决问题的思维，而不是单纯的模型,算法。...无量纲化是根据量纲分析思想，恰当地选择特征尺度，将有量纲量化为无量纲量，从而达到减少参数、简化模型的效果。 想像一个单位为吨，一个单位为米，能相加减或者比大小吗？...时间序列法和回归分析的模块大小相差不多，也是非常重要。 对于许多时间预测问题都可以用，例如要知道AR，MA，ARMA等的大致原理。 一般使用SPSS，时间序列里的专家建模模式会推选一个最优模型。...20、现代优化算法（适用于优化类、预测类问题） 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络法、遗传算法。...模拟退火算法是基于MonteCarlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。
前言 Vue.js作者尤雨溪就在VueConf 上海2019后发表了关于「Vue Function-based API RFC」，那你知道什么是Function-base吗？...这不是跟React Hooks很像吗？...Vue开发团队计划提供2个不同的版本，兼容版本和标准版本。 兼容版本：同时支持 3.0 API和所有 2.x 选项。 标准版本：只支持 3.0 API和部分 2.x选项。...也就是说 3.0 还是可以使用 2.x的API，不过具体怎样做还要看官方正式发布后才知道，期待吧！...最后 以上是 Vue 3.0 可能以及确定会更新的重点，这次 Vue Function-based的改变一定会大大影响使用 Vue 的开发者，有人觉得太接近React有点失望，有人跟我一样很期待 Vue
最近有人咨询了PSO优化模糊控制论域的问题，正好简单介绍一下粒子群算法。 ---- 1、粒子群算法 粒子群算法是一种智能优化算法。关于智能，个人理解，不过是在枚举法的基础上加上了一定的寻优机制。...再来看看粒子群算法（也称PSO算法），也是一种进化算法，模拟生物群体的觅食行为，是一种群体智能算法，类似的算法想遗传算法，模拟退火算法等等。...，想想一旦粒子群中间有一个粒子找到了一个最优解，是不是所有的粒子会一窝蜂朝着这个方向而去了，而在这个去的过程中，万一某个粒子找到了一个更好的解，那它还会走吗？...不会了，它就告诉剩下的所有粒子说我的解更好呀，大家快来呀（很无私的），然后所有粒子又一窝蜂的照着这个粒子方向前进，当然在这个前进的过程中可能又会产生新的解，就这样一步步的迭代，最终慢慢的趋近于一个最优解...，这个解是不是全局最优解，不知道，可能是，也可能不是，取决于原始问题的复杂程度，也取决于粒子前进的多少等等。
最近有人咨询了PSO优化模糊控制论域的问题，正好简单介绍一下粒子群算法。 1、粒子群算法 粒子群算法是一种智能优化算法。关于智能，个人理解，不过是在枚举法的基础上加上了一定的寻优机制。...再来看看粒子群算法（也称PSO算法），也是一种进化算法，模拟生物群体的觅食行为，是一种群体智能算法，类似的算法想遗传算法，模拟退火算法等等。...，想想一旦粒子群中间有一个粒子找到了一个最优解，是不是所有的粒子会一窝蜂朝着这个方向而去了，而在这个去的过程中，万一某个粒子找到了一个更好的解，那它还会走吗？...不会了，它就告诉剩下的所有粒子说我的解更好呀，大家快来呀（很无私的），然后所有粒子又一窝蜂的照着这个粒子方向前进，当然在这个前进的过程中可能又会产生新的解，就这样一步步的迭代，最终慢慢的趋近于一个最优解...，这个解是不是全局最优解，不知道，可能是，也可能不是，取决于原始问题的复杂程度，也取决于粒子前进的多少等等。
，只是其符合度还不如约束求解算法，例如：禁忌搜索法和模拟退火法。...所有的算法都可以产生智能吗？ 尽管计算1234乘以5678的结果并不容易，但我们并不认为这个计算方法是一种人工智能。同理，那些排序算法也不是人工智能，为什么呢？ ...也许是因为这些问题都不存在误差容限，但人工智能却存在，例如：你给出一张哈仕奇的图片，有人把它识别为狼；当你给出一个TSP问题，需要画出最短旅行路线时，人们会给出不同质量的确定性的结果集。 ...或者那些计算和排序算法是可以被人类理解得到的，这些算法并不是一个黑盒，它可以相当容易地知道，计算机是如何把输入数据，一个指令接着一个指令地转化为输出结果。...无论是人类的规划师排出来的解决方案，还是特定算法得出来的解，其质量都具有巨大的不确定性。若给定一个足够大的数据集（译者注：问题数据集），是不可能找到一个绝对最优解的。
macOS具有许多如此小巧而有用的功能，在您偶然发现它们或有人将它们指出给您之前，很容易错过它们。 我用了两年的时间没有注意到Safari的地址栏在私人浏览模式下从白色变为灰色。我知道我不是很敏锐。...但是您知道您可以将文件夹（甚至文件）拖到Finder工具栏上以为其创建快捷方式吗？您需要按住Command键才能使它起作用。当您看到附近的绿色“+”号时，请释放该文件夹。...右键单击工具栏以显示这些选项。 想要更好的选择吗？使用自定义图标添加到工具栏的文件和文件夹。 摆脱自定义图标也很简单。按住Command键，然后将图标拖离工具栏。这也适用于默认工具栏图标。...但是，这就是我所不知道的：这些快捷方式不仅可以打开这些页面，还可以切换它们！这意味着您不必在新选项卡中打开这些页面。您可以从任何选项卡跳至它们，然后使用相同的快捷方式切换回上一个网页。...您知道当您将鼠标悬停在电子邮件中的网页链接上时会显示的向下箭头吗？那是预览按钮。 单击该按钮可以在弹出窗口中显示链接的页面。
（除去拥有者和所属组成员的所有人） 如何理解人？...就比如说当你以root身份登入系统时拥有root权限的原因是因为你是张三或者李四吗？...此外也可以一次更改三类人的权限： 可以看到test.txt所有人都不能对它执行读写和可执行权限，因为拥有者没有赋予任何人权限。但是真的是这样吗？...在我们的观念中白嫖是一件美好的事情，有人给我们好东西我们当然乐意，但是别人给你垃圾的时候你也会乐意吗？...也就是说，所有人都拥有对普通文件的读写权限，所有人都对目录文件拥有读写和可执行权限，但是当我们创建一个全新的文件时发现，操作系统上面显示的好像并不是这样的: 这是为什么呢？
如果有人知道哪里可以找到纯 Python/tkinter“日期和时间输入”小部件的公共领域源代码（理想情况下，它可以处理闰年和所有月末情况），则请向我指出该存储库，不胜感激。...”一书（第三版，第 383 和 384 页）的阅读，我应该能够使用“value=”或“to=”和“from_=”选项来动态设置 DaySpinBox 的最大/最后一天（以匹配“MonthSpinBox”...有任何建议吗？对于这两个问题，我考虑了 LEGB 问题，但没有嵌套函数，因此变量隐藏不应该成为问题——除非我的变量重复并隐藏了在 tkinter 等中定义的变量。我错过了什么？...顺便说一下，我知道使用全局变量的优缺点，也了解 PEP8（http://www.python.org/dev/peps/pep-0008/） - 请参阅目录中的第二个要点。；） 谢谢。...2、解决方案2.1 DaySpinBox 设置动态范围所有小部件的所有选项始终可以动态配置。我记得只有一个例外，这是一个几乎没有人会使用的特性：框架上的类选项。
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