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现在de前端仔真厉害,这些 Linux 知识都懂

今天先来给大家讲一讲前端如何快速了解 Linux 服务器系统,并上手使用 Linux 命令的那些事儿。 我的座右铭:服务你我他,就是激励自己,成就自己。 最近跟服务器打交道特别多,用的都是 Linux 操作系统,对 Linux 很多命令有点陌生,因为以前很少用。不过现在我对命令的使用都是信手拈来,它不认识我,我可认识它。 想起自己刚接触这块东东的时候,前端开发完以一个项目后,上面要求自己动手部署(测试服、生产服),于是技术老大或运维同事会直接丢过来一台服务器,当时一脸懵逼,不知从何下手。 后面由于要收费了,就改用免费版 FinalShell 工具,对于开发者来说已经够用了,所以我一直用到现在。当然如果你想要使用高级版,也不是不可,不差钱嘛。 详情,推荐大家看看 Linux 入门教程[3] 常用命令合集 下面给出一些常用命令针对前端小伙伴已经够用了。

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    优化算法——差分进化算法(DE)

    一、差分进化算法的介绍    差分进化算法(Differential Evolution, DE)是一种基于群体差异的启发式随机搜索算法,该算法是由R.Storn和K.Price为求解Chebyshev DE算法也属于智能优化算法,与前面的启发式算法,如ABC,PSO等类似,都属于启发式的优化算法。DE算法是我在一篇求解盒子覆盖问题论文中使用的一种优化算法。 image.png 4、选择    在DE中采用的是贪婪选择的策略,即选择较优的个体作为新的个体。 ? 四、实际的优化问题    求解优化问题: ? ? 一、Java实现 package org.zzy.de; import java.util.Random; public class Population { public static int i; } } System.out.println(FitnessTemp[temp]); } } 测试 package org.zzy.test; import org.zzy.de.Population

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    一、差分进化算法的介绍    差分进化算法(Differential Evolution, DE)是一种基于群体差异的启发式随机搜索算法,该算法是由R.Storn和K.Price为求解Chebyshev DE算法也属于智能优化算法,与前面的启发式算法,如ABC,PSO等类似,都属于启发式的优化算法。DE算法是我在一篇求解盒子覆盖问题论文中使用的一种优化算法。 (DE流程) 三、差分进化的具体步骤    对于无约束优化问题 ? ? 利用差分进化求解这样的优化问题,主要分为初始化、变异、交叉和选择等几项操作。 2、变异        DE算法通过差分策略实现个体变异,常见的差分策略是随机选取种群中两个不同的个体,将其向量差缩放后与待变异个体进行向量合成。 ? 其中, ? , ? 和 ? 4、选择    在DE中采用的是贪婪选择的策略,即选择较优的个体作为新的个体。 ? 四、实际的优化问题    求解优化问题: ? ?

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