转推 一家缺德的大公司

我对百度的态度

其实我的订阅者基本都是小道消息的订阅者,就算不是,大概昨天也从其他渠道看到这篇文章了。

转推的目的是,表明一下我的态度。

作为一名老百度,实话说,我对百度还是有一些感情的,第一,通过百度赚了第一笔有意义的收入,第二,百度的经历让我真正了解了互联网,学到了非常多的东西。 从我的角度说,还是希望有一天,说自己是个老百度,是自豪的,受人尊重的,而不是现在,别人只能礼貌的呵呵。

有朋友之前说我在百度的时候一直维护百度,离开百度了就开始批评百度,其实真不是,百度的老同事知道的,我在百度也是一个挺有名的反对派,遇到欺诈广告,销售在外面做虚假承诺,或者那种侵权的广告,只要我知道的,都会发邮件给相关的部门负责人,虽然这不是我的本职工作,但是为这种事我是真跟其他部门的总监吵过架的。离开百度后因为缺乏内部沟通渠道,所以用微博发的就比较多,所以别人看我就是一离开就开始批评百度了。但那时候很多百度老同事都知道我的目的是希望它变好,而不是诅咒它灭亡。后来百度和360全面开战,百度的同学开始神经特别紧张,我也不想被人误会什么的,就几乎不在公开场合批评百度产品了。

实话说,百度是不是除了欺诈和低俗就不提供有价值的内容?其实不是。百度是不是除了欺诈和低俗就没有广告价值?其实也不是。但欺诈,低俗,侵权这些东西就是毒瘤,毒瘤一日不除,百度就不是一个健康的公司。你有100个理由说你都做对了什么,也不能免除你做错应承担的责任。 这就是我的态度。

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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