2018·一月英语

本文分享了一个月来的英语学习体会,包括如何克服信息过载、培养积极态度、坚持日常练习等,强调了触发点的重要性及坚持带来的变化。

前言:

这个月学到的知识很多,来自外界的能量满满的真的是山外青山楼外楼,对于英语的学习总会有各种令人惊叹的地方

内容:

1.知道做到

这本书里介绍了很多,关于学了很多的知识,却没有很好的应用,

1.信息过载——少而精 ,我们要学会绿灯思维
2.消极过滤 ——学会聆听。
3.缺少跟进 ——反馈 。

2.坚持

这个月看到了一场令人震撼的英语分享,每天坚持学习英语,每天坚持发日报,可以用英语收获更多的友谊,以及用英语让自己的生活更加丰富。真的是印象深刻,可能从这一刻开始,还不算晚,我希望我可以说一口流利的英语。

3.快照

通过一次简单的反馈了解到了,自己的英语水平,恩恩,成长的路途还有很长,现在的水平可以说简单的英语,有些词虽然不记得了但是可以表达自己的意思。听力翻译和之前比起来变得可以更加有耐心的去聆听了,可以听懂的很多,不过翻译的有点搞笑,

4.你的触发点会是一个突破性的开始

每个人的进步都是要有爆发力的,有的时候渴望积攒多了便会是一种动力,选择成为更优秀的自己,就要让自己有比别人优秀的理由。


总结:不想过多的记录这个月的英语学习,在这个月的学习中确实收获了很多,2018首月英语收到了很大的鼓励,我相信下个月会做的更好。


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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