平台是怎么搭起来的(三)

经过两周,每天八个小时的讨论,平台的架构终于有点模样了,下面第一步开始具体实现。


曹公用tornado搭了个架子,我们组的几个人负责实施。

每一条功能都是一条单独的协议,规定协议与协议之间可以相互调用,也可以组合调用,用以实现某种功能。

比如注册协议,其实内部实现的方式就是在跑完注册流程之后,再去调用登陆协议,返回token,这样做的效果就是每个注册用户完成注册这个过程之后就是已经登陆的状态。

再比如找回密码协议,这就要几条协议组合成这个功能了,首先要向绑定的手机发送验证码,确认之后,再由用户去调用修改密码协议。

某个简单的过程,详细分析起来就会有十几张时序图,在我们对整个过程都不太熟悉的时候真是搞死我们了。


虽然每条协议在实现之前都经过讨论,但真正做的时候还会发现问题,其中最主要的是设计和需求之间的差异。需求不是一成不变的,如何让程序变得更适宜需求改动时候的修改,变得至关重要。比如开始的时候用户登陆不需要输入验证码,后来需求变为需要验证码,在到最后,需求变成当输入次数达到多少的时候才需要验证码。

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值