减肥记

哈哈,先恭喜下,我今天一下午没有吃零食呢,这是入秋以来第一次克制住了自己的嘴,其实也是逼不得已的,在办公室没有办法吃,也没有吃,但是总之我很开心拉。

有一同学大学前狂喊减肥,但是还是没有减下来。上研究生之后,硬是将九十多的体重减轻到80多点,我不是佩服能减那么多,因为这我也能做到,最另我佩服的是,她居然能在冬天里保持减肥!!!对我简直就是奇迹啊。大家都知道冬天是最容易长胖的时候,因为寒冷的天气让我们需要热量,我们会止不住的吃,结果可想而知,多的都吃进去了。胖也就是很当然的事情了。这也就是为什么我总是夏天瘦,冬天胖的道理啊。我的这位同学每天吃白米稀饭,素面条,居然也能活下来 :oops: ~~~~佩服佩服啊~~~

在这个深秋,我又有了胖的迹象,该怎么办呢~~想减一天就记下一天的成绩,杜绝暴饮暴食~过年要参加同学的婚礼,可不能长得不能见人了!

加油!每天开心一点点,进步一点点!瘦一点点!哈哈~~~~~~~~~
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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