Numbers-实现成绩的查找比较

本文介绍了一个使用Numbers软件实现的学生个人成绩统计、查找、比较系统。该系统包括数据源、分数分布图表、平均成绩显示、查找功能及成绩变化图表,适用于教育领域的数据管理。
用Numbers自己做了个系列表格,实现学生个人成绩的统计、查找、比较,只是自己使用,有兴趣的可以参考一下。

    这部分,左侧表格是数据源,分数分布是个数,下面的图表详细展示了分数段分布。这部分用Excel做也很容易。

    图片

 

    此表格上面部分,显示的是平均成绩,以及你要查找的人成绩,只要左侧输入姓名,右侧自然就会出来其成绩,下面是对应的成绩变化的图表。

    在各种变量相对稳定的情况下用数据说话,还是可以看出一些趋势的。


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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