遗传编程笔记可以按照以下步骤进行：
确定表示方法
遗传编程中，程序通常用树状结构表示。树的每个节点代表一个操作或函数，边代表操作之间的数据流。
选择编程框架
可以选择Python的DEAP框架来实现遗传编程。DEAP提供了核心模块如`base`、`creator`和`tools`，以及`gp`模块用于遗传编程。通过DEAP，可以方便地创建`Primitive Set`、个体类，并进行操作注册。
回顾基本过程
遗传编程的基本过程包括初始化族群、适应度评估、选择和遗传操作。需要明确这些步骤的具体实现方法和参数设置。
编码方法
编码方法是遗传编程的关键。好的编码方法应使得交叉和变异操作易于实现且高效。常见的编码方法有二进制编码和非二进制编码，应根据问题的特点选择合适的编码方式。
适应度函数
适应度函数用于评价个体的优劣，通常由目标函数变换得到。适应度函数应是非负的、单值的、计算量小的，并且通用性强。适应度调整有助于维持种群的多样性和竞争性。
遗传操作
遗传操作包括选择、交叉和变异。选择操作可以根据适应度进行，交叉操作可以采用不同的方法如单点交叉，变异操作可以采用基本位变异或均匀变异等。
运行和统计
遗传编程算法运行后，需要收集统计信息，如适应度值、种群多样性等，以便对算法的效果进行评估和优化。
实例分析
可以通过具体的遗传编程实例，如符号回归问题，来详细讲解如何使用DEAP框架进行遗传编程。实例应包括算法的基本设置、操作步骤和结果分析。
通过以上步骤，可以系统地记录遗传编程的知识点和实现细节，形成一份完整的遗传编程笔记。