QChat 新业务开发笔记

最近一直忙于新业务的开发,很多东西都是从头做起。从业务的模型,软件架构,系统功能分析,用例设计,到程序结构设计,流程规划,编码实现,单元测试等,都要手把手地亲自做起。

可能你会觉得这些东西都自己来做,会得到很多锻炼,但是,别忘了,贪多嚼不烂。而且,你也没有充足的时间针对某一块去深耕细作。当然,锻炼还是有的,可以从整体上了解一个系统。全新地设计一个系统,其实也是比较有意思的事情。

在国内这种开发模式下,可运行的代码是压倒一切的需求。所以,我采用的策略基本是快速原型开发,迭代开发。然后,在开发过程中不断地利用重构技术来改进系统的设计。一开始的设计只是有一个大概的思路,基本的分层和模块化分。 接着,在开发的过程中,随着对系统了解的逐渐深入,我可以慢慢地加进很多东西,可以改善很多东西。

重构应该经常地进行,以此来不断保持和改善软件的结构,从而改进设计。设计不再是一切行动的前提,我有了一种工程化的方法去改进它。这是非常值得可喜的技术。希望我能不断地运用它,很好地让重构技术为我的工作带来帮助。

当然,一定要适当地调节压力,否则没有可持续发展的动力。

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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