零碎的小知识点

 

 

 

 

在JavaScript正则表达式中用于匹配前面的字符出现0次或者n次的选项是:*     

在JavaScript正则表达式中用于匹配前面的字符出现1次或者n次的选项是   +

在JavaScript正则表达式中用于匹配前面的字符出现0次或者1次的选项是  

在面向对象编程中让类中的某些方法无法在类的外部以及子类访问:把方法声明为private 私有的

在面向对象编程中让类中的某些方法在类的外部、内部以及子类中都可以访问:把方法声明为public  公共的   

在面向对象编程中如何让类中的某些方法只能在类的内部以及子类中可以访问:把方法声明为protected  受保护的

在面向对象编程中让类中的某些方法无法被子类重写 、让一个类不能被继承:把方法声明为final  

在面向对象编程中声明一个抽象类把类声明为 abstract    

在面向对象编程中可以用来修饰的修饰符有:final   abstract

在面向对象编程中可以用来修饰方法的修饰符有:public   static    final   abstract

在面向对象编程中可以用来修饰属性的修饰符有:public   static   var 

 

 

下列选项中给出的Linux命令可以用来执行shell脚本的有    ABC

A、sh    

B、bash 

C、source     

D、echo

 

下列选项中和关于Linux系统中shell脚本echo命令描述正确的是     ABCD

A、可以用来输出普通字符串     

B、可以用来输出转义字符  

C、可以用来输出shell变量

D、可以用来输出换行

 

Linux系统有7个运行级别(runlevel)
运行级别0:系统停机状态,系统默认运行级别不能设为0,否则不能正常启动
运行级别1:单用户工作状态,root权限,用于系统维护,禁止远程登陆
运行级别2:多用户状态(没有NFS)
运行级别3:完全的多用户状态(有NFS),登陆后进入控制台命令行模式
运行级别4:系统未使用,保留
运行级别5:X11控制台,登陆后进入图形GUI模式
运行级别6:系统正常关闭并重启,默认运行级别不能设为6,否则不能正常启动

 

正则(常用)

 用户名由6-18位的字母数字下划线组成,不能由数字开头

      var r_name=/^[a-z]\w{5,17}$/i

   密码长度不能少于六位

      var r_pwd=/^\w{6,}$/  

      所有的通用邮箱地址

      var r_eamil=/^\w+@\w+(\.)\w+$/        (\.)将点转义成普通字符

      匹配一个QQ邮箱地址

      //861745122@qq.com

      var r_qq_email=/^\d{5,}@qq(\.)com$/

      匹配一个163的邮箱地址

      var r_163_email=/^\w+@163(\.)com$/

     匹配一个后缀名可能是.com|.net|.cn|.edu

      var email=/^\w+@\w+(\.)com|net|cn|edu$/

     要求输入有效的年龄段

     var r_age=/^\d{1,3}$/

     //if(age>=18&&age<=100)

     验证手机号:11位  13 15 18开   头

     var r_tel=/^1[3,5,8]\d{9}$/

   验证身份证号  18位或者17位加一个X

    var r_s=/^\d{18}|\d{17}x$/i

   验证中文

    var reg=/^[\u4e00-\u9fa5]{2,17}$/

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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