因失误而导致的无用功

批处理,比较头疼的东西,如果是数据量巨大的批处理,那就更让人头疼了。
4月30号的配置文件,由于替换的失误,在经历了几天的休息日之后,终于出问题了。小长假后的第一天上班就开始对应。

问题就是本来不应该跑的批处理,运行了。

得,就开始调查吧,先调查为什么运行的,原因嘛,提到了,配置文件替换失误。接下来,数据的调查,批处理的运行会不会有什么问题,折腾了一整天,觉得没什么问题,跑了就跑了吧。

看似问题结束了。可是...

忽略了一个很重要的问题,那就是本来是三个版本的批处理都应该处于停止的状态,现在是其中一个版本因失误而运行,第二天这三个版本的批处理应该解除停止状态而开始运行的。结果被上面的数据调查一折腾,另两个版本忘了启动了。

更可怕的事情是,其中一个版本的数据量非常大,批处理执行完毕要将近6个小时。

折腾吧,折腾了一个上午,终于一半跑完了,正当庆幸什么时候可以全部跑完的时候,问题又来了。

大量的数据的批处理,影响业务的运营了,然后不明原因的批处理停止了。倒霉不,这下好了,是不影响业务了,可批处理需要重新跑,那就意味着还得需要三个小时,很有可能继续影响业务。

要说日方担当还是很英明的,在经历过几轮非常磨叽的探讨之后,终于决定,批处理不跑了,改在下个营业日一起跑。

一朝被蛇咬十年怕井绳啊,这事还没完,要看周一的时候能不能这三个版本的批处理顺利的跑完,只有都顺利的跑完了,这事才算完。

教训深刻啊,一个小小的失误,一连串本来不需要做的工作。
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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值