遗传算法详解 附python代码实现
遗传算法
遗传算法是用于解决最优化问题的一种搜索算法。从名字来看,遗传算法借用了生物学里达尔文的进化理论:”适者生存,不适者淘汰“,将该理论以算法的形式表现出来就是遗传算法的过程。
问题引入
上面提到遗传算法是用来解决最优化问题的,下面我将以求二元函数:
def F(x, y):return 3*(1-x)**2*np.exp(-(x**2)-(y+1)**2)- 10*(x/5 - x**3 - y**5)*np.exp(-x**2-y**2)- 1/3**np.exp(-(x+1)**2 - y**2)
在范围里的最大值为例子来详细讲解遗传算法的每一步。该函数的图像如下图:
通过旋转视角可以发现,函数在这个局部的最大值大概在当时,函数值取得最大值,这里的的取值就是我们最后要得到的结果。
算法详解
先直观看一下算法过程:
寻找最小值:
寻找最大值
首先我们生成了200个随机的(x,y)对,将(x, y)坐标对带入要求解的函数F(x,y)中,根据适者生存,我们定义使得函数值F(x,y)越大的(x,y)对越适合环境,从而这些适应环境的(x,y)对更有可能被保留下来,而那些不适应该环境的(x,y)则有很大几率被淘汰,保留下来的点经过繁殖产生新的点,如此进化下去最后留下的大部分点都是试应环境的点,即在最高点附近。下图为算法执行结果,和上面的分析相近。
种群和个体的概念
遗传算法启发自进化理论,而我们知道进化是由种群为单位的,种群是什么呢?维基百科上解释为:在生物学上,是在一定空间范围内同时生活着的同种生物的全部个体。显然要想理解种群的概念,又先得理解个体的概念,在遗传算法里,个体通常为某个问题的一个解,并且该解在计算机中被编码为一个向量表示! 我们的例子中要求最大值,所以该问题的解为一组可能的的取值。比如就是求最大值问题的一个可能解,也就是遗传算法里的个体,把这样的一组一组的可能解的集合就叫做种群 ,比如在这个问题中设置100个这样的的可能的取值对,这100个个体就构成了种群。
编码、解码与染色体的概念
在上面个体概念里提到个体(也就是一组可能解)在计算机程序中被编码为一个向量表示,而在我们这个问题中,个体是的取值,是两个实数,所以问题就可以转化为如何将实数编码为一个向量表示,可能有些朋友有疑惑,实数在计算机里不是可以直接存储吗,为什么需要编码呢?这里编码是为了后续操作(交叉和变异)的方便。实数如何编码为向量这个问题找了很多博客,写的都是很不清楚,看了莫烦python的教学代码,终于明白了一种实数编码、解码的方式。
生物的DNA有四种碱基对,分别是ACGT,DNA的编码可以看作是DNA上碱基对的不同排列,不同的排列使得基因的表现出来的性状也不同(如单眼皮双眼皮)。在计算机中,我们可以模仿这种编码,但是碱基对的种类只有两种,分别是0,1。只要我们能够将不同的实数表示成不同的0,1二进制串表示就完成了编码,也就是说其实我们并不需要去了解一个实数对应的二进制具体是多少,我们只需要保证有一个映射
能够将十进制的数编码为二进制即可,至于这个映射是什么,其实可以不必关心。将个体(可能解)编码后的二进制串叫做染色体,染色体(或者有人叫DNA)就是个体(可能解)的二进制编码表示。为什么可以不必关心映射呢?因为其实我们在程序中操纵的都是二进制串,而二进制串生成时可以随机生成,如:
#pop表示种群矩阵,一行表示一个二进制编码表示的DNA,矩阵的行数为种群数目,DNA_SIZE为编码长度,不理解乘2的看后文
pop = np.random.randint(2, size=(POP_SIZE, DNA_SIZE*2)) #matrix (POP_SIZE, DNA_SIZE*2)
实际上是没有需求需要将一个十进制数转化为一个二进制数,而在最后我们肯定要将编码后的二进制串转换为我们理解的十进制串,所以我们需要的是的逆映射,也就是将二进制转化为十进制,这个过程叫做解码(很重要,感觉初学者不容易理解),理解了解码编码还难吗?先看具体的解码过程如下。
首先我们限制二进制串的长度为10(长度自己指定即可,越长精度越高),例如我们有一个二进制串(在程序中用数组存储即可)
,这个二进制串如何转化为实数呢?不要忘记我们的这个限制,我们目标是求一个逆映射将这个二进制串映射到即可,为了更一般化我们将的取值范围用一个变量表示,在程序中可以用python语言写到:
X_BOUND = [-3, 3] #x取值范围
Y_BOUND = [-3, 3] #y取值范围
为将二进制串映射到指定范围,首先先将二进制串按权展开,将二进制数转化为十进制数,我们有,然后将转换后的实数压缩到之间的一个小数,,通过以上这些步骤所有二进制串表示都可以转换为之间的小数,现在只需要将 区间内的数映射到我们要的区间即可。假设区间内的数称为num,转换在python语言中可以写成:
#X_BOUND,Y_BOUND是x,y的取值范围 X_BOUND = [-3, 3], Y_BOUND = [-3, 3],
x_ = num * (X_BOUND[1] - X_BOUND[0]) + X_BOUND[0] #映射为x范围内的数
y_ = num * (Y_BOUND[1] - Y_BOUND[0]) + Y_BOUND[0] #映射为y范围内的数
通过以上这些标记为蓝色的步骤我们完成了将一个二进制串映射到指定范围内的任务(解码)。
现在再来看看编码过程。不难看出上面我们的DNA(二进制串)长为10,10位二进制可以表示种不同的状态,可以看成是将最后要转化为的十进制区间(下面讨论都时转化到这个区间)切分成份,显而易见,如果我们增加二进制串的长度,那么我们对区间的切分可以更加精细,转化后的十进制解也更加精确。例如,十位二进制全1按权展开为1023,最后映射到[-3, 3]区间时为3,而1111111110(前面9个1)按权展开为1022,,;如果我们将实数编码为12位二进制,111111111111(12个1)最后转化为3,而111111111110(前面11个1)按权展开为4094,,;而;,可以看出用10位二进制编码划分区间后,每个二进制状态改变对应的实数大约改变0.005866,而用12位二进制编码这个数字下降到0.001466,所以DNA长度越长,解码为10进制的实数越精确。
以下为解码过程的python代码:
这里我设置DNA_SIZE=24(一个实数DNA长度),两个实数一共用48位二进制编码,我同时将x和y编码到同一个48位的二进制串里,每一个变量用24位表示,奇数24列为x的编码表示,偶数24列为y的编码表示。
def translateDNA(pop):#pop表示种群矩阵,一行表示一个二进制编码表示的DNA,矩阵的行数为种群数目x_pop = pop[:,1::2]#奇数列表示Xy_pop = pop[:,::2] #偶数列表示y#pop:(POP_SIZE,DNA_SIZE)*(DNA_SIZE,1) --> (POP_SIZE,1)完成解码x = x_pop.dot(2**np.arange(DNA_SIZE)[::-1])/float(2**DNA_SIZE-1)*(X_BOUND[1]-X_BOUND[0])+X_BOUND[0] y = y_pop.dot(2**np.arange(DNA_SIZE)[::-1])/float(2**DNA_SIZE-1)*(Y_BOUND[1]-Y_BOUND[0])+Y_BOUND[0]return x,y
适应度和选择
我们已经得到了一个种群,现在要根据适者生存规则把优秀的个体保存下来,同时淘汰掉那些不适应环境的个体。现在摆在我们面前的问题是如何评价一个个体对环境的适应度?在我们的求最大值的问题中可以直接用可能解(个体)对应的函数的函数值的大小来评估,这样可能解对应的函数值越大越有可能被保留下来,以求解上面定义的函数F的最大值为例,python代码如下:
def get_fitness(pop): x,y = translateDNA(pop)pred = F(x, y)return (pred - np.min(pred)) + 1e-3 #减去最小的适应度是为了防止适应度出现负数,通过这一步fitness的范围为[0, np.max(pred)-np.min(pred)],最后在加上一个很小的数防止出现为0的适应度
pred是将可能解带入函数F中得到的预测值,因为后面的选择过程需要根据个体适应度确定每个个体被保留下来的概率,而概率不能是负值,所以减去预测中的最小值把适应度值的最小区间提升到从0开始,但是如果适应度为0,其对应的概率也为0,表示该个体不可能在选择中保留下来,这不符合算法思想,遗传算法不绝对否定谁也不绝对肯定谁,所以最后加上了一个很小的正数。
有了求最大值的适应度函数求最小值适应度函数也就容易了,python代码如下:
def get_fitness(pop): x,y = translateDNA(pop)pred = F(x, y)return -(pred - np.max(pred)) + 1e-3
因为根据适者生存规则在求最小值问题上,函数值越小的可能解对应的适应度应该越大,同时适应度也不能为负值,先将适应度减去最大预测值,将适应度可能取值区间压缩为,然后添加个负号将适应度变为正数,同理为了不出现0,最后在加上一个很小的正数。
有了评估的适应度函数,下面可以根据适者生存法则将优秀者保留下来了。选择则是根据新个体的适应度进行,但同时不意味着完全以适应度高低为导向(选择top k个适应度最高的个体,容易陷入局部最优解),因为单纯选择适应度高的个体将可能导致算法快速收敛到局部最优解而非全局最优解,我们称之为早熟。作为折中,遗传算法依据原则:适应度越高,被选择的机会越高,而适应度低的,被选择的机会就低。 在python中可以写做:
def select(pop, fitness): # nature selection wrt pop's fitnessidx = np.random.choice(np.arange(POP_SIZE), size=POP_SIZE, replace=True,p=(fitness)/(fitness.sum()) )return pop[idx]
不熟悉numpy的朋友可以查阅一下这个函数,主要是使用了choice里的最后一个参数p,参数p描述了从np.arange(POP_SIZE)里选择每一个元素的概率,概率越高约有可能被选中,最后返回被选中的个体即可。
交叉、变异
通过选择我们得到了当前看来“还不错的基因”,但是这并不是最好的基因,我们需要通过繁殖后代(包含有交叉+变异过程)来产生比当前更好的基因,但是繁殖后代并不能保证每个后代个体的基因都比上一代优秀,这时需要继续通过选择过程来让试应环境的个体保留下来,从而完成进化,不断迭代上面这个过程种群中的个体就会一步一步地进化。
具体地繁殖后代过程包括交叉和变异两步。交叉是指每一个个体是由父亲和母亲两个个体繁殖产生,子代个体的DNA(二进制串)获得了一半父亲的DNA,一半母亲的DNA,但是这里的一半并不是真正的一半,这个位置叫做交配点,是随机产生的,可以是染色体的任意位置。通过交叉子代获得了一半来自父亲一半来自母亲的DNA,但是子代自身可能发生变异,使得其DNA即不来自父亲,也不来自母亲,在某个位置上发生随机改变,通常就是改变DNA的一个二进制位(0变到1,或者1变到0)。
需要说明的是交叉和变异不是必然发生,而是有一定概率发生。先考虑交叉,最坏情况,交叉产生的子代的DNA都比父代要差(这样算法有可能朝着优化的反方向进行,不收敛),如果交叉是有一定概率不发生,那么就能保证子代有一部分基因和当前这一代基因水平一样;而变异本质上是让算法跳出局部最优解,如果变异时常发生,或发生概率太大,那么算法到了最优解时还会不稳定。交叉概率,范围一般是0.6~1,突变常数(又称为变异概率),通常是0.1或者更小。
python实现如下:
def crossover_and_mutation(pop, CROSSOVER_RATE = 0.8):new_pop = []for father in pop: #遍历种群中的每一个个体,将该个体作为父亲child = father #孩子先得到父亲的全部基因(这里我把一串二进制串的那些0,1称为基因)if np.random.rand() < CROSSOVER_RATE: #产生子代时不是必然发生交叉,而是以一定的概率发生交叉mother = pop[np.random.randint(POP_SIZE)] #再种群中选择另一个个体,并将该个体作为母亲cross_points = np.random.randint(low=0, high=DNA_SIZE*2) #随机产生交叉的点child[cross_points:] = mother[cross_points:] #孩子得到位于交叉点后的母亲的基因mutation(child) #每个后代有一定的机率发生变异new_pop.append(child)return new_popdef mutation(child, MUTATION_RATE=0.003):if np.random.rand() < MUTATION_RATE: #以MUTATION_RATE的概率进行变异mutate_point = np.random.randint(0, DNA_SIZE) #随机产生一个实数,代表要变异基因的位置child[mutate_point] = child[mutate_point]^1 #将变异点的二进制为反转
上面这些步骤即为遗传算法的核心模块,将这些模块在主函数中迭代起来,让种群去进化
pop = np.random.randint(2, size=(POP_SIZE, DNA_SIZE*2)) #生成种群 matrix (POP_SIZE, DNA_SIZE)for _ in range(N_GENERATIONS): #种群迭代进化N_GENERATIONS代crossover_and_mutation(pop, CROSSOVER_RATE) #种群通过交叉变异产生后代fitness = get_fitness(pop) #对种群中的每个个体进行评估pop = select(pop, fitness) #选择生成新的种群
附录
完整代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3DDNA_SIZE = 24
POP_SIZE = 200
CROSSOVER_RATE = 0.8
MUTATION_RATE = 0.005
N_GENERATIONS = 50
X_BOUND = [-3, 3]
Y_BOUND = [-3, 3]def F(x, y):return 3*(1-x)**2*np.exp(-(x**2)-(y+1)**2)- 10*(x/5 - x**3 - y**5)*np.exp(-x**2-y**2)- 1/3**np.exp(-(x+1)**2 - y**2)def plot_3d(ax):X = np.linspace(*X_BOUND, 100)Y = np.linspace(*Y_BOUND, 100)X,Y = np.meshgrid(X, Y)Z = F(X, Y)ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=cm.coolwarm)ax.set_zlim(-10,10)ax.set_xlabel('x')ax.set_ylabel('y')ax.set_zlabel('z')plt.pause(3)plt.show()def get_fitness(pop): x,y = translateDNA(pop)pred = F(x, y)return (pred - np.min(pred)) #减去最小的适应度是为了防止适应度出现负数,通过这一步fitness的范围为[0, np.max(pred)-np.min(pred)]def translateDNA(pop): #pop表示种群矩阵,一行表示一个二进制编码表示的DNA,矩阵的行数为种群数目x_pop = pop[:,1::2]#奇数列表示Xy_pop = pop[:,::2] #偶数列表示y#pop:(POP_SIZE,DNA_SIZE)*(DNA_SIZE,1) --> (POP_SIZE,1)x = x_pop.dot(2**np.arange(DNA_SIZE)[::-1])/float(2**DNA_SIZE-1)*(X_BOUND[1]-X_BOUND[0])+X_BOUND[0]y = y_pop.dot(2**np.arange(DNA_SIZE)[::-1])/float(2**DNA_SIZE-1)*(Y_BOUND[1]-Y_BOUND[0])+Y_BOUND[0]return x,ydef crossover_and_mutation(pop, CROSSOVER_RATE = 0.8):new_pop = []for father in pop: #遍历种群中的每一个个体,将该个体作为父亲child = father #孩子先得到父亲的全部基因(这里我把一串二进制串的那些0,1称为基因)if np.random.rand() < CROSSOVER_RATE: #产生子代时不是必然发生交叉,而是以一定的概率发生交叉mother = pop[np.random.randint(POP_SIZE)] #再种群中选择另一个个体,并将该个体作为母亲cross_points = np.random.randint(low=0, high=DNA_SIZE*2) #随机产生交叉的点child[cross_points:] = mother[cross_points:] #孩子得到位于交叉点后的母亲的基因mutation(child) #每个后代有一定的机率发生变异new_pop.append(child)return new_popdef mutation(child, MUTATION_RATE=0.003):if np.random.rand() < MUTATION_RATE: #以MUTATION_RATE的概率进行变异mutate_point = np.random.randint(0, DNA_SIZE) #随机产生一个实数,代表要变异基因的位置child[mutate_point] = child[mutate_point]^1 #将变异点的二进制为反转def select(pop, fitness): # nature selection wrt pop's fitnessidx = np.random.choice(np.arange(POP_SIZE), size=POP_SIZE, replace=True,p=(fitness)/(fitness.sum()) )return pop[idx]def print_info(pop):fitness = get_fitness(pop)max_fitness_index = np.argmax(fitness)print("max_fitness:", fitness[max_fitness_index])x,y = translateDNA(pop)print("最优的基因型:", pop[max_fitness_index])print("(x, y):", (x[max_fitness_index], y[max_fitness_index]))if __name__ == "__main__":fig = plt.figure()ax = Axes3D(fig) plt.ion()#将画图模式改为交互模式,程序遇到plt.show不会暂停,而是继续执行plot_3d(ax)pop = np.random.randint(2, size=(POP_SIZE, DNA_SIZE*2)) #matrix (POP_SIZE, DNA_SIZE)for _ in range(N_GENERATIONS):#迭代N代x,y = translateDNA(pop)if 'sca' in locals(): sca.remove()sca = ax.scatter(x, y, F(x,y), c='black', marker='o');plt.show();plt.pause(0.1)pop = np.array(crossover_and_mutation(pop, CROSSOVER_RATE))#F_values = F(translateDNA(pop)[0], translateDNA(pop)[1])#x, y --> Z matrixfitness = get_fitness(pop)pop = select(pop, fitness) #选择生成新的种群print_info(pop)plt.ioff()plot_3d(ax)
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程学习网邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
相关文章
- 31. 脱壳篇-什么是壳
壳:作用就是保护程序。加壳:先运行壳的代码,对主程序进行压缩或加密保护,因此程序的EP被壳的EP取代脱壳:解压解密,还原之后再用壳调用主程序的EP,主程序的EP叫OEP,主要就是找OEP第一个对小文件比较好第二个对大文件比较好第三个就是7Z 压缩壳:ASPack:压缩win32软件的…...
2024/5/6 5:41:24 - “Go 仅是 Google 的编程语言,而不是程序员的!”
包含了类 C 语法,拥有高性能、高效率且易于上手的 Go 语言,在被 Google 推出之后就受到了国内外开发者的热烈欢迎, 但是在此之际,不少程序员也纷纷开始吐槽,无论是 Go 语言的管理权还是其功能模块的更新,最终都需要取决于 Google 这位管控者,这极大地限制了 Go 的发展自…...
2024/4/20 17:11:53 - JavaScript jQuery交互式Web前端开发pdf
链接:https://pan.baidu.com/s/14c536X5g4WG6Dw44xainvA 密码:djim本书为完整版,以下为内容截图:...
2024/4/21 11:16:50 - exe4j生成的exe文件反编译
现在网络上越来越流行.net和java写的客户端的小应用程序,而且后缀是exe。本文讨论的是如何从exe4j封装的exe文件中将自己想要的jar抽取出来。 exe4j一直是一种比较通用的java exe封装工具,但是其并没有将jar转换为本地文件,而是将jar文件通过特殊处理后,封装成的一个exe文件…...
2024/5/6 10:44:35 - 几款常用的高质量web前端框架
Web前端框架就是为了节约开发成本和时间,一般开发一个项目都会用到前端框架(除非自己有前端开发团队),根据我经验找的几款web前端框架做出了分析。都是个人意见,仁者见仁智者见智。QUICK UIQUICK UI是一套完整的企业级web前端开发解决方案,由基础框架、UI组件库、皮肤包、…...
2024/4/21 11:16:47 - 2019年10月中国编程语言排行榜
2019年10月2日,我统计了某招聘网站,获得有效程序员招聘数据9万条。针对招聘信息,提取编程语言关键字,并统计如下: 编程语言比例rank pl_ percentage1 java 33.54%2 c/c++ 16.38%3 c_sharp 12.79%4 javascript 12.59%5 python 7.68%6 go 7.25%7 php 4.52%8 matlab 1.47%9 l…...
2024/4/21 11:16:45 - 为什么学习go语言编程?
1. 从python开发角度看go语言(1)部署简单:Go 编译生成的是一个静态可执行文件,除了 glibc 外没有其他外部依赖。完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系,大大减轻了维护的负担。 (2)并发性好。Goroutine 和 channel 使得编写高并发的服务端软件变得相当容易,很…...
2024/4/21 11:16:45 - 在web前端开发中遇到的问题
页面内容多而复杂,怎样保证开发效率借助符合场景的前端框架,eg.jQ ,MVVM页面内容多而复杂,项目管理如何去维护用模块化和组件化的思路来管理,即采用代码管理中分而治之的方法,将复杂的代码结构拆分成多个独立,简单,解耦合的结构或文件管理分开页面加载内容很多,怎样保证…...
2024/4/21 11:16:43 - Sping Boot 定时任务 修改系统时间 定时任务失效!!!
Sping Boot 定时任务 说到底也就是说到某个时间点会执行某个功能的一个任务 所以说当你设置了要执行的时间 开启服务 当到了时间点后就会去执行这项功能 假设 如果我要设置每天凌晨两点执行删除一个月前的Log 日志表的数据 然后修改系统时间 为凌晨一点58 在开启服务 到两…...
2024/4/21 11:16:43 - 加密解密之脱壳工具
脱壳工具 文件类型侦测工具peid 0.94 现在软件越来越多的加壳了,给破解带来非常大的不便,用这个软件可以检测出常见的各种壳,非常方便。更新签名库及部分插件。2008/1/1 DIE 0.64 另一款文件工具http://hellspawn.nm.ru/FileInfo v3.01rFileInfo_v4.01 经分析,FI是…...
2024/5/6 5:10:22 - web前端开发小工具集合
收集的一些轻量级非常实用的前端开发小工具,以后还会不定期进行更新,现将目前收集的信息列表如下:CSS 3相关1.CSS3样式生成器:http://www.css88.com/tool/css3Preview/2.CSS3渐变样式生成器,类似Photoshop中的渐变界面:http://www.colorzilla.com/gradient-editor/3.CSS3…...
2024/5/6 9:33:25 - 2020年2月中国编程语言排行榜
编程语言比例排名 编程语言 平均工资 工资中位数 最低工资 最高工资 人头 人头百分比1 rust 21433 20000 5266 45000 369 0.11%2 typescript 18727 22500 6500 30000 1841 0.57%3 go 18292 16000 6175 40000 23860 7.35%4 lua 18219 17500 5000 37500 2676 0.82%5 python 17834…...
2024/4/21 11:16:39 - 在Java web项目springMVC框架中实现定时任务
在工作中遇到一个需求,需要定时自动执行某项功能,这就需要用到定时任务了。首先先来理一下实现思路,定时任务可以用Java.util中的timer类,把需要定时执行的任务封装到timer类的调度表中,这个timer对象需要在程序初始化时创建,这样才可以让它自动执行。那么我们就可以想到…...
2024/5/2 20:04:57 - OD脚本脱壳
From:http://www.52pojie.cn/thread-197873-1-1.html 今天咱们就讲一下脚本脱壳,相信本讲内容有部分朋友已经会用了,但是我还要讲,因为很多新手还不会用脚本。 脚本脱壳,确实比ESP定律脱掉的壳要更多了。所以值得大家学习。附件里我会上传本讲用到的软件以及脱壳脚本(180…...
2024/4/21 11:16:37 - web前端开发书籍推荐(之JavaScript )
登堂入门 (1)DOMScripting: Web Design with JavaScript and the Document Object Model – 2005 年,这本书的第一版是我最喜爱的前端书籍之一。知识点的讲解轻松有趣,例子由浅入深,引人入胜。去年发现这本书有第二版了,增加了 HTML5 章节,原有内容也与时俱进。我相信无论…...
2024/4/21 11:16:38 - Go语言编程:使用条件变量Cond和channel通道实现多个生产者和消费者模型
如题,使用条件变量Cond和channel通道实现多个生产者和消费者模型。Go语言天生带有C语言的基因,很多东西和C与很像,但是用起来 绝对比C语言方便。今天用Go语言来实现下多消费者和生产者模型。如果对C语言的多生产者和消费者模型感兴趣的可以看Linux系统编程:使用mutex互斥锁…...
2024/4/21 11:16:35 - Springboot定时任务调用
和spring框架相比,spring boot通过简约化的配置使得创建一个定时任务变得简单。通过开启相应的注解就可以进行相应的定时任务的操作。1.在spring boot的启动类加上开启定时任务的注解@EnableScheuling@SpringBootApplication @Component @ComponentScan @EnableScheduling pub…...
2024/4/21 11:16:35 - 详谈PC端软件 - 加壳与脱壳
加壳一般是指保护程序资源的方法,在二进制的程序中植入一段代码,在运行的时候优先取得程序的控制权,属于软件加密。脱壳一般是指除掉程序的保护,用来修改程序资源。壳的概念软件的壳分为加密壳、压缩壳、伪装壳、多层壳等类,目的都是为了隐藏程序真正的OEP(入口点,防止被…...
2024/5/2 12:01:15 - Web前端开发学习2:动态网页
一动态网页概述动态网页是与静态网页相对应的,也就是说,网页 URL的后缀不是htm、html、shtml、xml等静态网页的常见形 式,而是以aspx、.asp、.jsp、.php、.perl、.cgi等形式为后缀,并且在动态网页网址中有一个标志性的符号“?”。二动态网页简介所谓的动态网页,是指跟静态…...
2024/4/20 17:12:04 - Go语言练习题
title: Go语言练习题 tags: Go author: Clown95Go基础编程 Go初体验熟悉go的编译环境已经编译过程,根据Hello World输出,拓展打印出自我介绍。查询资料了解go语言的特点并简单的叙述。一个包是否可以在一个源文件里面多次引用?基础结构和类型以下变量名有哪些是不合法的?1…...
2024/5/2 20:35:32
最新文章
- 智慧校园需要从哪些维度去做?
智慧校园作为校园信息化的关键产品,已经成为校园建设的标配。智慧校园是一个业务平台,他涉及校园事务的各个方面。智慧校园同时又是一个数据中心,他存储了所有的校园基础数据与业务数据,包括教工数据、学工数据、教务数据等。那么…...
2024/5/6 12:19:54 - 梯度消失和梯度爆炸的一些处理方法
在这里是记录一下梯度消失或梯度爆炸的一些处理技巧。全当学习总结了如有错误还请留言,在此感激不尽。 权重和梯度的更新公式如下: w w − η ⋅ ∇ w w w - \eta \cdot \nabla w ww−η⋅∇w 个人通俗的理解梯度消失就是网络模型在反向求导的时候出…...
2024/5/6 9:38:23 - WPS二次开发专题:WPS SDK实现文档打印功能
作者持续关注WPS二次开发专题系列,持续为大家带来更多有价值的WPS开发技术细节,如果能够帮助到您,请帮忙来个一键三连,更多问题请联系我(QQ:250325397) 在办公场景或者家教场景中经常碰到需要对文档进行打印…...
2024/5/1 13:31:33 - 【Linux 驱动基础】设备树驱动
# 前置知识 在图中,树的主干就是系统总线, IIC 控制器、 SPI 控制器等都是接到系统主线上的分支。其中 IIC1 上接了 AT24C02这个 IIC 设备, DTS 文件的主要功能就是按照图所示的结构来描述板子上的设备信息。 1. Device格式 DTS文件格式 …...
2024/5/5 8:39:09 - 【外汇早评】美通胀数据走低,美元调整
原标题:【外汇早评】美通胀数据走低,美元调整昨日美国方面公布了新一期的核心PCE物价指数数据,同比增长1.6%,低于前值和预期值的1.7%,距离美联储的通胀目标2%继续走低,通胀压力较低,且此前美国一季度GDP初值中的消费部分下滑明显,因此市场对美联储后续更可能降息的政策…...
2024/5/4 23:54:56 - 【原油贵金属周评】原油多头拥挤,价格调整
原标题:【原油贵金属周评】原油多头拥挤,价格调整本周国际劳动节,我们喜迎四天假期,但是整个金融市场确实流动性充沛,大事频发,各个商品波动剧烈。美国方面,在本周四凌晨公布5月份的利率决议和新闻发布会,维持联邦基金利率在2.25%-2.50%不变,符合市场预期。同时美联储…...
2024/5/4 23:54:56 - 【外汇周评】靓丽非农不及疲软通胀影响
原标题:【外汇周评】靓丽非农不及疲软通胀影响在刚结束的周五,美国方面公布了新一期的非农就业数据,大幅好于前值和预期,新增就业重新回到20万以上。具体数据: 美国4月非农就业人口变动 26.3万人,预期 19万人,前值 19.6万人。 美国4月失业率 3.6%,预期 3.8%,前值 3…...
2024/5/4 23:54:56 - 【原油贵金属早评】库存继续增加,油价收跌
原标题:【原油贵金属早评】库存继续增加,油价收跌周三清晨公布美国当周API原油库存数据,上周原油库存增加281万桶至4.692亿桶,增幅超过预期的74.4万桶。且有消息人士称,沙特阿美据悉将于6月向亚洲炼油厂额外出售更多原油,印度炼油商预计将每日获得至多20万桶的额外原油供…...
2024/5/6 9:21:00 - 【外汇早评】日本央行会议纪要不改日元强势
原标题:【外汇早评】日本央行会议纪要不改日元强势近两日日元大幅走强与近期市场风险情绪上升,避险资金回流日元有关,也与前一段时间的美日贸易谈判给日本缓冲期,日本方面对汇率问题也避免继续贬值有关。虽然今日早间日本央行公布的利率会议纪要仍然是支持宽松政策,但这符…...
2024/5/4 23:54:56 - 【原油贵金属早评】欧佩克稳定市场,填补伊朗问题的影响
原标题:【原油贵金属早评】欧佩克稳定市场,填补伊朗问题的影响近日伊朗局势升温,导致市场担忧影响原油供给,油价试图反弹。此时OPEC表态稳定市场。据消息人士透露,沙特6月石油出口料将低于700万桶/日,沙特已经收到石油消费国提出的6月份扩大出口的“适度要求”,沙特将满…...
2024/5/4 23:55:05 - 【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议
原标题:【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议美国对伊朗的制裁遭到伊朗的抗议,昨日伊朗方面提出将部分退出伊核协议。而此行为又遭到欧洲方面对伊朗的谴责和警告,伊朗外长昨日回应称,欧洲国家履行它们的义务,伊核协议就能保证存续。据传闻伊朗的导弹已经对准了以色列和美国的航…...
2024/5/4 23:54:56 - 【原油贵金属早评】波动率飙升,市场情绪动荡
原标题:【原油贵金属早评】波动率飙升,市场情绪动荡因中美贸易谈判不安情绪影响,金融市场各资产品种出现明显的波动。随着美国与中方开启第十一轮谈判之际,美国按照既定计划向中国2000亿商品征收25%的关税,市场情绪有所平复,已经开始接受这一事实。虽然波动率-恐慌指数VI…...
2024/5/4 23:55:16 - 【原油贵金属周评】伊朗局势升温,黄金多头跃跃欲试
原标题:【原油贵金属周评】伊朗局势升温,黄金多头跃跃欲试美国和伊朗的局势继续升温,市场风险情绪上升,避险黄金有向上突破阻力的迹象。原油方面稍显平稳,近期美国和OPEC加大供给及市场需求回落的影响,伊朗局势并未推升油价走强。近期中美贸易谈判摩擦再度升级,美国对中…...
2024/5/4 23:54:56 - 【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破
原标题:【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破周初中国针对于美国加征关税的进行的反制措施引发市场情绪的大幅波动,人民币汇率出现大幅的贬值动能,金融市场受到非常明显的冲击。尤其是波动率起来之后,对于股市的表现尤其不安。隔夜美国股市出现明显的下行走势,这…...
2024/5/6 1:40:42 - 【外汇早评】美伊僵持,风险情绪继续升温
原标题:【外汇早评】美伊僵持,风险情绪继续升温昨日沙特两艘油轮再次发生爆炸事件,导致波斯湾局势进一步恶化,市场担忧美伊可能会出现摩擦生火,避险品种获得支撑,黄金和日元大幅走强。美指受中美贸易问题影响而在低位震荡。继5月12日,四艘商船在阿联酋领海附近的阿曼湾、…...
2024/5/4 23:54:56 - 【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势
原标题:【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势近日虽然伊朗局势升温,中东地区几起油船被袭击事件影响,但油价并未走高,而是出于调整结构中。由于市场预期局势失控的可能性较低,而中美贸易问题导致的全球经济衰退风险更大,需求会持续低迷,因此油价调整压力较…...
2024/5/4 23:55:17 - 氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年
原标题:氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年一次说走就走的旅行,只有一张高铁票的距离~ 所以,湖南郴州,我来了~ 从广州南站出发,一个半小时就到达郴州西站了。在动车上,同时改票的南风兄和我居然被分到了一个车厢,所以一路非常愉快地聊了过来。 挺好,最起…...
2024/5/4 23:55:06 - 氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜
原标题:氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜一觉醒来,因为大家太爱“美”照,在柳毅山庄去寻找龙女而错过了早餐时间。近十点,向导坏坏还是带着饥肠辘辘的我们去吃郴州最富有盛名的“鱼头粉”。说这是“十二分推荐”,到郴州必吃的美食之一。 哇塞!那个味美香甜…...
2024/5/4 23:54:56 - 氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!
原标题:氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 啊……啊……啊 两…...
2024/5/4 23:55:06 - 扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!
原标题:扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客!当行业里的某一品项火爆了,就会有很多商家蹭热度,装逼忽悠,最近火爆朋友圈的医用面膜,被沾上了污点,到底怎么回事呢? “比普通面膜安全、效果好!痘痘、痘印、敏感肌都能用…...
2024/5/5 8:13:33 - 「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜
原标题:「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜丽彦妆铁皮石斛医用面膜|石斛多糖无菌修护补水贴19大优势: 1、铁皮石斛:自唐宋以来,一直被列为皇室贡品,铁皮石斛生于海拔1600米的悬崖峭壁之上,繁殖力差,产量极低,所以古代仅供皇室、贵族享用 2、铁皮石斛自古民间…...
2024/5/4 23:55:16 - 丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者
原标题:丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司,专注美业21年,其旗下品牌: 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...
2024/5/4 23:54:58 - 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!
原标题:广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读: 械字号医用面膜,其实在我国并没有严格的定义,通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」,也就是说,医用面膜其实算作「医疗器械」的一种,又称「医用冷敷贴」。 …...
2024/5/4 23:55:01 - 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?
原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...
2024/5/4 23:54:56 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57