一年,过去了

一年,过去了。
收到邮件:恭喜您在阿里巴巴又长了一岁! 在此提醒: 您上年度的年假剩余xx天,…

一年,眼一睁一闭,过去了。
电子商务,特别是电子支付,水太深。一年还没有入门,惭愧的紧。
阿里巴巴是个大熔炉,没有个三五年,入不了门。
寂寞,是常态。能做的就是:做事。不管做了之后有没有好处,反正做了就肯定有收获。

最后,分享我这一年在支付宝产品设计过程中的“设计思想”,以报答那些总是鄙视我不更新博客的人:

用户驱动
1、站在用户的角度思考
2、满足用户原始需求,发现新需求
3、迎合用户习惯

核心制胜
1、找准抓稳核心用户,明确目标
2、做精做透核心需求,逐步满足非核心的用户和需求
3、不做用户不需要的东西

全局体验
1、考虑整个体验过程,避免核心环节的短板
2、充分关注对相关产品的影响。如,安全
3、不擅长的非核心环节交给“别人”

迅速迭代
1、将核心快速完成,快速上线试用
2、准备非核心需求的后续计划,迅速迭代
3、充分关注用户和环境变化,迅速改进

忘记业务
1、学习支付相关的业务知识
2、用自己的方式归纳业务规律
3、忘记业务,只考虑给用户什么

(有通用的泡妞技巧,没有万能的设计思想,阅读请慎重)

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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