告别2017

2016年底,作者告别了英特尔,开始新的人生旅程。这一年他不仅徒步行走于珠海、庐山等地,还组织了多次研习班,并进行企业内训。在行走与探索中,也分享了自己对于软件开发的心得。

    2016年底,老雷告别了工作十多年的英特尔,毅然决然的开始了人生新历程。

    这一年的第一个主题是“行走”。早春三月,有幸参加珠海宽德公司组织的团队活动,与80、90后的年青人们一起徒步珠海,早晨九点半走到下午五点半,可谓“老夫了发少年狂”。

    上面是行走的路线,刚开始的五公里,是跑下来的,后面的30多公里是走下来的,最后五公里真是走不动了。:-)贴一张途中的照片吧。

    如果说三月份在珠海的徒步只是考验耐力和毅力,那么四月份在庐山独自翻越乌龟垅,探访卧龙岗,真是有点冒险。    

    印象依然深刻的还有探秘桃花源,在下面这棵大树下写代码。

    相对于独自行走,更开心的是与格友们一起爬山。这一年里搞了四期研习班,有三期在庐山。每一次都与大家一起爬秀峰。   

    上面一张是4月份,下面这张是6月份。

    8月份时,恰逢秀峰连日大雨,瀑布水量巨大,涛声如雷,大家的头发都被瀑布的水花淋湿了。

    停下脚步的时候,有一部分时间,老雷是在讲软件。除了研习班上与大家一起探讨切磋,还有一部分是企业内训。贴一张在南京思杰与大家的合影吧。

    更多的时间,老雷是在写作和写代码。其中一部分时间是在合肥、北京和珠海,大部分时间是在上海的863软件园。

    

    2017年是老雷疾走探索的一年,因为精力有些分散,所以进步缓慢,好在仍信心满满,下一步的方向更加明确(另外写短文更新)。

    还有几分钟,2017年就要过去了。多么难忘的一年啊,真是依依不舍。怀念2017,感谢新老朋友的支持。

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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