20180823井冈山创客学习日记有删减--大奇软件

本文介绍了作者使用移动物联网开放平台OneNet及小米平台进行物联网开发的经历,包括使用Mixly进行初步开发,以及考虑采用Python和C#进行深入学习的过程。文中还提到了作者对于单片机开发的理解与实践经验。

物联网可以尝试移动的开放平台OneNet,或者小米的相关平台,可以用米思其软件,mixly来进行初步开发。深入的探索学习可以考虑用python和C#来写。
通过onenet注册了移动物联网开放平台,账号密码是:
上午的编程培训结束了,下午没什么人去听了,而mixly的培训人员已经撤离。……..所以今天下午就不太想去了。然后我就回住的宾馆,然后就研究电脑了。昨天晚上又搞到凌晨1点,实在是太辛苦了,然后我让客户那边支付剩下的费用。今天客户已经支付了剩下的2000元,还说接下来一个星期还要再完善一下,我一想到这样没日没夜的加班就觉得怕了。但做的东西确实是有价值的,所以也就坚持做下去了。尽管这个项目的收入很低,但最起码是一个很大的进步和转型。下次搞地图和数据库结合的软件开发就有经验了,搞管理系统开发也有经验了。而这次井冈山学习,让我又加深了对物联网人工智能等方面的了解,并且可以考虑开发软硬件结合的产品了。其实也可以利用学校的平台来采购一些设备模块,如温度、湿度、空气污染传感器、红外、蓝牙、光敏传感器,还有超声波传感器、水位传感器、声控传感器,其实都是类似于单片机的开发,串口编程来实现,只不过是它们提供了一个编程平台,这个平台可以用可视化的模块化的中文流程图来开发,所以相对简单的多。而我要做的就是深入学习单片机的开发,知道用串口来控制。本来对管角控制有点陌生的,这次才发现其实很容易,如果4个管角的线,上面一般有标号,然后线有颜色,颜色端口号对应,在编程中设置参数,这样就非常简单容易了。然后要知道元器件的工作性质,如高低电平的控制参数,然后就可以自己开发了。连接电脑处理,我可以实现气温气压、大气污染、火焰监测、声音监测等,还有人工智能模块,语音识别的硬件、语音合成的硬件,但我觉得这些模块如果太简单就没有学习的必要。不过做为单片机来说,价格比较低,应用的范围广,所以在工业控制中应用非常广。这个可以向这方面学习发展。
下午用有道云笔记想写下心得笔记,但突然软件提示升级,升级到一半时崩溃了,提示到官网下载最新版本,然后下载最新版本一直安装不了,只能安装到C盘默认路径下,但我的C盘只有几十M的容量,显然不符合安装要求。然后我又删除了一个大文件,又清理了一下空间,最后腾出了700多M的空间,本来可以安装的,但也安装不了,点安装没反应,联系客户说了半天,最后技术说要配制个环境变量。真是奇葩啊,这不是自废武功吗?这么严重的bug,这搞技术的也是醉了!还是老板又扣工资了,又抠门虐待程序员小朋友了?这得有多大的仇啊,明明很好用来个升级不但失败还完全安装不了,你说哪有这样的软件的?

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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