就从这里出发

本人是非cs背景,转行做了程序员。经历了将近三年的对程序员生活的痛苦适应后,在无数次犹豫彷徨后终于又一次下定最后的决心:从现在到明年元旦之前,奋战50天,搞定leetcode,立此帖为证,但求无愧于心。 

准备情况介绍:两年多前找工作时,曾看过一些面试题,但没有系统的刷过CC150 和leetcode(当时还没有leetcode)。现在CC150第一遍看到了第11章(很多题没写代码),leetcode看过几眼,一道题没刷过。前一段时间上过一个四节课的培训班,重点讲了sort,search,recursion,dp,理解了一些算法,但也没写代码。平时工作中主要用java,到年底了,不是很忙。周中下班回家吃完饭大概已经八点了,只能刷题两个多小时,周末不加班。

刷题安排:周中(周一到周五)每天刷2-3道题,周末腾出一天完整的时间来刷8-10道题。再加上感恩节前会请一星期的假,这样50天,平均每天3道题,元旦前将leetcode搞定。 

听人说写博客刷题记得特别牢,又听说csdn的博客很时合写code,故特地开了这个博客。如果与读者你有缘在此相识,希望能与你共勉互助,共同进步。因为本人现在骑驴找马,不方便公布个人信息,待到特定阶段,会公布联系方式,很乐意与你交个朋友。 


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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