从我到目前为止看到的它们看起来非常相似.差分进化使用浮点数代替,解决方案称为向量？我不太清楚这意味着什么.如果有人可以提供一些关于两者的优点和缺点的概述.
artificial-intelligence genetic-algorithm differential-evolution
我有类似这样的JQuery脚本:
$('.follow_link').click(function(){
// Do some stuff
$(this).removeClass();
$(this).addClass("unfollow_link");
});
$('.unfollow_link').click(function(){
// Do some stuff
$(this).removeClass();
$(this).addClass("follow_link");
});
我的问题是,在我更改类之后,链接仍然引用它的旧类'click事件.有没有重新绑定的方法？或者我这样做是不是很糟糕？
我目前有一个宽度为div的div:自动填充整个屏幕宽度,但我想在右侧放置一个侧边栏.当我浮动宽度时:自动div向左,固定宽度div向右,而是向下移动.我基本上都在寻找与reddit类似的东西,在右边的搜索栏上,内容自动调整到页面宽度.谢谢
选择邻居时应该考虑算法的温度吗？那么,例如,如果在选择邻居时温度很高,那么应该进行排列吗？或者温度只影响接受概率？
我总是被告知在创建静态类时要非常小心,因为它们倾向于被不太熟练的程序员过度使用.
我目前正在用PHP编写会话类来跟踪网站上的用户.
一个会话似乎在静态类中是有意义的,因为它们只会是其中之一吗？
我曾经在一个CMS工作,该工厂有一个工厂,它创建了一个会话对象但随后存储了实例,当有一个新会话被请求时(MyFactory :: getSession()),它将返回先前初始化的会话.这有什么好处吗？
谢谢!
我是否正确地说神经网络善于为一个问题找到"足够好"的解决方案？
我在想这是因为它们不为给定的输入提供二进制输出但是概率,例如0.67可能是输出.
我也在猜测,因为它们经常被用于推广,他们很擅长找到经常解决问题的解决方案,但在极少数情况下不会.
谢谢!
我正在使用遗传算法(GA)来优化旅行商问题(TSP).我的问题是我如何计算个人的健康状况.显然,具有较短路线的解决方案更适合但是我如何在不知道最短路径和最长可能路线确定我的解决方案在该范围内的位置的情况下分配适合度值？
artificial-intelligence traveling-salesman genetic-algorithm
所以我有两个父母ABCDE EDCBA
我可以从两者中选择一个子集:来自父级:ACD来自父级二:EDC
然后我将父母一个复制到后代一个,但复制所选子集与父二进制顺序,所以:后代一个:DBCAE后代二:CDEBA
在使用规则将URL上的目录转换为key = value请求查询之前,我已经看到过它.
我不知道如何做到这一点,所以我可以有不止一对.
例如:
http://www.example.com/mykey/myvalue/mykey2/myvalue2
将映射到:
http://www.example.com?mykey=myvalue&mykey2=myvalue2
谢谢.