左脑产业和右脑产业

 今天读《世界是平的》,里面谈到全球化对个人的冲击。说道“在平坦世界里,没有所谓美国人的工作, 任何人,只要有能力,都可以参与竞争,与以往不同,不论这个人在世界哪个角落,只要他是最好的,最聪明的,最有生产力或是成本最低的,这个工作就非他莫属。”这对一个中国人来说是好消息,你的成本比西方人要低得多。所以你在和一个西方人竞争时,有巨大的优势;但是,这也有很大的坏处。就是,我们会安于作一些可重复的,可以成为一套规则,程序和指令的工作。基本的编码,会计都属于此类。这些工作都由擅长排序,分析和文字的左脑负责。美国正在把大量这样的工作外包给中国和印度,而美国人呢,他们得以投入“计算机和机器人不可能做得更快,国外的劳工成本不可能更低”的工作,建立良好关系而非简单交易,解决新挑战而非处理日常问题,统筹安排而非只抓一点。这些都是擅长注意周围环境,表达情感和演绎推理的右脑负责的。左脑产业是可以外包的,最终会被机器替代的。而右脑产业却是创造性地,不可重复的。好比买股票,2006年9月买,07年1月卖,收益100%, 这样的决定是永远无法重复的。美国人被抢走了左脑的工作,所以他们被逼着去培养他们的右脑;现在的很多中国人包括我自己,还可以靠右脑活得不错,如果不赶紧运用自己的左脑,很快就会被更便宜的非洲人,机器人取代...
     所有的竞争都是平等的,包括右脑,唯一能做的就是早做准备,提升自己的右脑,不做老美的机器!
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)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、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础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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