使用数据库

1.导入数据库包libsqlite3.dylib

2.代码中:

1).h文件中加入:#import <sqlite3.h>

2).m文件中

-(NSMutableArray*)selectStudentInfoTableByIDFromdb:(NSInteger)sid {

    

    //打开检测链接

    [self open];

    NSMutableArray*studentArray=[[NSMutableArray alloc]init];

 

    NSLog(@" Yes,BeginReading info");

    

    NSString*SQLString=@"SELECT sid,name,sex,age FROM student where sid=?";

    sqlite3_stmt *stmt;

    if(sqlite3_prepare_v2(database, [SQLString UTF8String], -1, &stmt,nil)==SQLITE_OK) {

  //设置参数

        sqlite3_bind_int(stmt,1, sid);

        while(sqlite3_step(stmt)==SQLITE_ROW) {           

           NSInteger sid=sqlite3_column_int(stmt, 0);

           char *name=(char *)sqlite3_column_text(stmt, 1);

           char *Sex=(char *)sqlite3_column_text(stmt, 2);

           NSInteger Age=sqlite3_column_int(stmt, 3);

           //设置接受信息,进行数据格式转换

           NSString *sidStri=[[NSString alloc]initWithFormat:@"%d",sid];

           NSString *NameStr=[[NSString alloc]initWithUTF8String:name];

           NSString *SexStr=[[NSString alloc]initWithUTF8String:Sex];

           NSString *AgeStr=[[NSString alloc]initWithFormat:@"%d",Age];

           //加载信息

           [studentArray addObject:sidStri];

           [studentArray addObject:NameStr];

            [studentArrayaddObject:SexStr];

           [studentArray addObject:AgeStr];

        }

    }

    else{

        NSLog(@"数据读写错误,数据库访问错误!!");

    }

    return studentArray;

}

 

 

 

 

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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