HD1

问题一:web.xml中的引入多个配置文件中的action name最好起不同的名字,在整个web空间中struts会搜索action name,会根据配置文件顺序找到最先符合的action进行执行

UAC:1,访问控制地址(webservice);2,系统对应的ID;3,功能点和UAC功能点名称的映射

优化一:一次action多次查询库。需要按一个标示位多次count()记录,可以按标示groupby count()

!!组合查询:多条件查询,以二维数组传到后台(实质是用一维数组传输,到后台再把每个值转化为另一种数组)

!!统计:按照行列条件统计,行列条件自己定义(优化sql:1,发现一个未添加索引;2,关于时间过多的查询及to_date)

疑问:1代码表维护(分为可以修改的和不可以修改的,如何解决硬性编码的问题)

      2程序超时设定??

!!统计:统计条件的获取(两张表,其中一张数据很大,条件ID没有索引)

硬性的SQL查询 行条件*列条件

 

 

优化的问题:没有理解具体需求(日期时间)

闪回技术

 

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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