@dianxin http://www.gpsspg.com/ 这个基于基站定位

Just for fun

```
#include<stdio.h>
#include<math.h>
#include<time.h>
#include<stdlib.h>
#define P_num 200 //粒子数目
#define dim 50
#define low -512 //搜索域范围
#define high 512
#define iter_num 1000
#define V_max 20 //速度范围
#define c1 2
#define c2 2
#define w 0.5
#define alp 1
double particle[P_num][dim]; //个体集合
double particle_loc_best[P_num][dim]; //每个个体局部最优向量
double particle_loc_fit[P_num]; //个体的局部最优适应度,有局部最优向量计算而来
double particle_glo_best[dim]; //全局最优向量
double gfit; //全局最优适应度,有全局最优向量计算而来
double particle_v[P_num][dim]; //记录每个个体的当前代速度向量
double particle_fit[P_num]; //记录每个粒子的当前代适应度

double f1(double a[])
{
int i;
double sum=0.0;
for(i=0; i<dim; i++)
{ sum+=a[i]*a[i]; }
return sum;
}

double f2(double a[])
{
int i;
double sum=0.0;
for(i=0;i<dim;i++)
{
sum=(1+(a[i]+a[i+1]+1)(a[i]+a[i+1]+1)(19-14a[i]+3a[i]a[i]-14a[i+1]+6a[i]a[i+1]+3a[i+1]a[i+1]))(30+(2a[i]-3a[i+1])(2a[i]-3a[i+1])(18-32a[i]+12a[i]a[i]+48a[i+1]-36a[i]a[i+1]+27a[i+1]*a[i+1]));
}
return sum;
}

double f3(double a[])
{
int i;
double sum=0.0;
for(i=0;i<dim;i++)
{ sum+=-a[i]sin(sqrt(abs(a[i]))); }
return sum;
}

double fitness(double a[]) //适应度函数
{
return f2(a);
}

void initial()
{
int i,j;
for(i=0; i<P_num; i++) //随即生成粒子
{
for(j=0; j<dim; j++)
{
particle[i][j] = low+(high-low)1.0rand()/RAND_MAX; //初始化群体
particle_loc_best[i][j] = particle[i][j]; //将当前最优结果写入局部最优集合
particle_v[i][j] = -V_max+2V_max1.0rand()/RAND_MAX; //速度
}
}
for(i=0; i<P_num; i++) //计算每个粒子的适应度
{
particle_fit[i] = fitness(particle[i]);
particle_loc_fit[i] = particle_fit[i];
}
gfit = particle_loc_fit[0]; //找出全局最优
j=0;
for(i=1; i<P_num; i++)
{
if(particle_loc_fit[i]<gfit)
{ gfit = particle_loc_fit[i]; j = i; }
}
for(i=0; i<dim; i++) //更新全局最优向量
{ particle_glo_best[i] = particle_loc_best[j][i]; }
}

void renew_particle()
{
int i,j;
for(i=0; i<P_num; i++) //更新个体位置生成位置
{
for(j=0; j<dim; j++)
{ particle[i][j] += alpparticle_v[i][j];
if(particle[i][j] > high)
{ particle[i][j] = high; }
if(particle[i][j] < low)
{ particle[i][j] = low; }
}
}
}

void renew_var()
{
int i, j;
for(i=0; i<P_num; i++) //计算每个粒子的适应度
{
particle_fit[i] = fitness(particle[i]);
if(particle_fit[i] < particle_loc_fit[i]) //更新个体局部最优值
{
particle_loc_fit[i] = particle_fit[i];
for(j=0; j<dim; j++) // 更新局部最优向量
{ particle_loc_best[i][j] = particle[i][j]; }
}
}
for(i=0,j=-1; i<P_num; i++) //更新全局变量
{
if(particle_loc_fit[i]<gfit)
{ gfit = particle_loc_fit[i]; j = i; }
}
if(j != -1)
{
for(i=0; i<dim; i++) //更新全局最优向量
{ particle_glo_best[i] = particle_loc_best[j][i];}
}
for(i=0; i<P_num; i++) //更新个体速度
{
for(j=0; j<dim; j++)
{
particle_v[i][j]=wparticle_v[i][j]+ c11.0rand()/RAND_MAX*(particle_loc_best[i][j]-particle[i][j])+ c21.0rand()/RAND_MAX*(particle_glo_best[j]-particle[i][j]);
if(particle_v[i][j] > V_max)
{ particle_v[i][j] = V_max; }
if(particle_v[i][j] < -V_max)
{ particle_v[i][j] = -V_max; }
}
}
}

int main()
{
freopen("result.txt","a+",stdout);
int i=0;
srand((unsigned)time(NULL));
initial();
while(i < iter_num)
{ renew_particle(); renew_var(); i++; }
printf("粒子个数:%d\n",P_num);
printf("维度为:%d\n",dim);
printf("最优值为%.10lf\n", gfit);
return 0;
}
```

黑魂 只有一个难度

问题就是 Java 的使用者认为 Java 没什么不好。或者认为那么多人都用了这么多年，好不好就这样了。

拉低中奖率的来了

试试 Daocloud =。=

每天都被小程序刷屏…

nodepad.live ？

我本来是棵树，现在成了木头。
长夜漫漫，可惜雾霾。躺在一个大整理箱里的我和同在整理箱里的七块木头吹起了逼。“马德，当初老子可是以半径 11.7 长度 124 来的这片林子…诶哟卧槽，劳资要是有你这长度还在这破林子呆，你比平均长度长那么多来这，是不是哈皮。”
终究有不会聊天的木头说了句，那你和老子还不是睡同一个整理箱…
相顾无言
我来的这片林子呢也就一般，标价 211/平，再好一点的呢 985/平，更好的呢，都在海那边不知道行情。听说那边鸟语花香，山好水好树更好。大雇主更喜欢去那边进货…
我来这片林子已经四年了，挨了三年的雕刻刀。也不知道自己像啥…现在琢磨着找个人把自己卖出去…可是经济形势不好呀…木头也不好卖。准备卖我们的人急呀…诶呀，好急啊！要是砸手里的多了，好气呀！我们他倒是随便扔了处理掉，可是不能砸了招牌。还有人专门记…今年 xxx 卖掉了 xx%，排 xx 位。哪种卖的最多、卖的最贵。蛋疼吧，咋啥人都有…可是每年还偏偏按这个发奖金。一说出去今年排第一，倍儿牛逼，倍儿有面儿。我们找摊的方式多呀…支持网上售卖、实地看货、反复看货…罗七八糟一大堆…好，买定离手。为了早点把自己卖出去…就要好好准备，把自己叨叱的好看点，这样才有人买吗…小贩还托关系、仔细叮嘱、教我们怎么把包装盒弄的漂亮点…好急呀！

@altairkuma 问题已解决。是之前装的一个微软字体插件导致的。

我的 chrome53 ，最近很多网站的图片不显示…比如说点赞、搜索的那种小图标。现实为一个小方块。有人知道咋处理嘛…系统 ubuntu16

@Layne 以后注意…手滑了

@popok 有可能是这样的，谢谢啦。

mark 一下…