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python教程英语版_Python基础教程第3版英⽂原版pdf 资源名称：Python基础教程第3版 英⽂原版pdf Magnus Lie Hetland⼜更新他的 "Beginning Python From Novice to Professional"了，该书为第三版英⽂，基于Python3.5进⾏ 讲解，紧跟技术潮流。希望对Python爱好者有所帮助。 这是Python最新的介绍和实际参考。涵盖⼴泛的Python相关编程主题，包括语⾔处理、数据库集成、⽹络编程和Web服务，遵循良好的开 发原则。⼗个配套项⽬可以确保你很快上⼿。 更新以反映Python编程范例中的最新和Python 3中发现的⼏个最关键特性，开始Python还包括⾼级主题，如扩展Python和打包/分发 Python应⽤程序。 你会学到什么 跟随⼀个友好的，实⽤的语⾔关键特性指南，成为精通Python的程序员。 通过学习如何利⽤⾼级功能，如⽅法、异常和抽象，更快地编写代码。 深⼊了解现代Python编程范式，包括测试、⽂档、打包和分发 学习伴随着⼗个有趣的项⽬，包括⼀个P2P⽂件-共享应⽤程序，聊天客户端，视频

python 实现遗传算法 课程设计 课程作业 Genetic Algorithm 基本字符串 Basic String 遗传算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法，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、自然选择以及杂交等等。 遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解可抽象表示为染色体，使种群向更好的解进化。 在遗传算法里，优化问题的解被称为个体，它表示为一个变量序列，叫做染色体或者基因串。染色体一般被表达为简单的字符串或数字符串，不过也有其他的依赖于特殊问题的表示方法适用，这一过程称为编码。首先，算法随机生成一定数量的个体，有时候操作者也可以干预这个随机产生过程，以提高初始种群的质量。在每一代中，都会评价每一个体，并通过计算适应度函数得到适应度数值。按照适应度排序种群个体，适应度高的在前面。这里的“高”是相对于初始的种群的低适应度而言。

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