这是Warez出品的体积只有64KB的精品3D动画， 每年，世界各地著名的Warez组织都会推出一个小的动画片来比较，仅仅是用来炫耀其实力。 64K的3D动画。 要知道，一首普通的MP3，通常就有4000K左右，一张普通的JPG压缩图片也要30－40K，而这个仅有63K的3D动画，你花半个小时也看不完而且不重复带音乐. 推荐配置：2G/512M/GF4Ti或ATi9600、128M以上。 prophecy《彗星撞地球》2000年时的最经典力作！相信大多网友对这个演示是相当熟悉了将1.9G的数据压缩为64K，其3D渲染和声效却令人震撼，尤其是已64K的大小竟然演示了近30分钟的不重复3D影片，其技术令人震惊～因为，事实上，这个动画的真正容量超过15G，也就是说这个Warez组织把它压缩了25万倍。注：系统必须安装有directx8.0才行。因为动画支持DX8.0加速。 运行后要等一会，看机器的快慢， 等上几分钟，然后就看到地球上的现代高楼林立，阳光下花朵健康成长，这时，外太空的流星雨向地球呼啸而来，击穿大气层燃起大火，然后撞击到高楼大厦，天地浩劫，伴随有音响效果，可以当作一部小电影看，64k的体积可以做出如此的动画，叹为观止！
标签： 3D 演示 几十K
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递推最小二乘法的源代码 递推最小二乘法的源代码 递推最小二乘法的源代码
标签： RLS
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业余无线电通讯
标签： 换个风格
上传时间： 2015-06-03
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TMS320F28xxx_DSP
标签： TMS320F28xxx_DSP
上传时间： 2015-06-03
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C语言冒泡、插入法、选择排序算法分析
标签： 排序 最大值 總和
上传时间： 2015-06-03
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tcping 禁ping时也能查看延时,需要知道端口号
上传时间： 2015-06-04
上传用户：haimianying
遗传算法为群体优化算法，也就是从多个初始解开始进行优化，每个解称为一个染色体，各染色体之间通过竞争、合作、单独变异，不断进化。 优化时先要将实际问题转换到遗传空间，就是把实际问题的解用染色体表示，称为编码，反过程为解码，因为优化后要进行评价，所以要返回问题空间，故要进行解码。SGA采用二进制编码，染色体就是二进制位串，每一位可称为一个基因；解码时应注意将染色体解码到问题可行域内。 遗传算法模拟“适者生存，优胜劣汰”的进化机制，染色体适应生存环境的能力用适应度函数衡量。对于优化问题，适应度函数由目标函数变换而来。一般遗传算法求解最大值问题，如果是最小值问题，则通过取倒数或者加负号处理。SGA要求适应度函数>0，对于<0的问题，要通过加一个足够大的正数来解决。这样，适应度函数值大的染色体生存能力强。 遗传算法有三个进化算子：选择（复制）、交叉和变异。 SGA中，选择采用轮盘赌方法，也就是将染色体分布在一个圆盘上，每个染色体占据一定的扇形区域，扇形区域的面积大小和染色体的适应度大小成正比。如果轮盘中心装一个可以转动的指针的话，旋转指针，指针停下来时会指向某一个区域，则该区域对应的染色体被选中。显然适应度高的染色体由于所占的扇形区域大，因此被选中的几率高，可能被选中多次，而适应度低的可能一次也选不中，从而被淘汰。算法实现时采用随机数方法，先将每个染色体的适应度除以所有染色体适应度的和，再累加，使他们根据适应度的大小分布于0-1之间，适应度大的占的区域大，然后随机生成一个0-1之间的随机数，随机数落到哪个区域，对应的染色体就被选中。重复操作，选出群体规模规定数目的染色体。这个操作就是“优胜劣汰，适者生存”，但没有产生新个体。 交叉模拟有性繁殖，由两个染色体共同作用产生后代，SGA采用单点交叉。由于SGA为二进制编码，所以染色体为二进制位串，随机生成一个小于位串长度的随机整数，交换两个染色体该点后的那部分位串。参与交叉的染色体是轮盘赌选出来的个体，并且还要根据选择概率来确定是否进行交叉（生成0-1之间随机数，看随机数是否小于规定的交叉概率），否则直接进入变异操作。这个操作是产生新个体的主要方法，不过基因都来自父辈个体。 变异采用位点变异，对于二进制位串，0变为1，1变为0就是变异。采用概率确定变异位，对每一位生成一个0-1之间的随机数，看是否小于规定的变异概率，小于的变异，否则保持原状。这个操作能够使个体不同于父辈而具有自己独立的特征基因，主要用于跳出局部极值。 遗传算法认为生物由低级到高级进化，后代比前一代强，但实际操作中可能有退化现象，所以采用最佳个体保留法，也就是曾经出现的最好个体，一定要保证生存下来，使后代至少不差于前一代。大致有两种类型，一种是把出现的最优个体单独保存，最后输出，不影响原来的进化过程；一种是将最优个体保存入子群，也进行选择、交叉、变异，这样能充分利用模式，但也可能导致过早收敛。 由于是基本遗传算法，所以优化能力一般，解决简单问题尚可，高维、复杂问题就需要进行改进了。 下面为代码。函数最大值为3905.9262，此时两个参数均为-2.0480，有时会出现局部极值，此时一个参数为-2.0480，一个为2.0480。算法中变异概率pm=0.05，交叉概率pc=0.8。如果不采用最优模式保留，结果会更丰富些，也就是算法最后不一定收敛于极值点，当然局部收敛现象也会有所减少，但最终寻得的解不一定是本次执行中曾找到过的最好解。
标签： 遗传算法
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标签： C++
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登录器源码 登录器源码 登录器源码 登录器源码 登录器源码 登录器源码 登录器源码 登录器源码
标签： 登录器源码登录器源码
上传时间： 2015-06-04
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逆变电焊机原理及图纸
标签： 逆变电焊机原理及图纸
上传时间： 2015-06-04
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