で和に在表示地点的时候的区别

本文详细解析了日语中格助词「に」和「で」的区别及使用场景,包括它们在表达静止与动态、强调动作场所与存在场所等方面的应用,并通过具体例子帮助理解。
简单说,分了以下几点:

  1、格助词に表示静止的存在场所,格助词で表示动态的活动场所。

  例:庭に大きな木がある(静止)。
  私は教室で本を読む(动态)。

  2、强调动作场所时使用で,强调存在场所时使用に。

  例:花を庭で植える(强调种花的动作)。
  花を庭に植える(强调花种在院子里)。

  3、强调动作过程进行时用で,强调结果存在时用に。

  例:駅前の近くで家を建てている(强调建房子的动作在进行)。
  駅前の近くに家を建てている(强调房子已建成)。

  4、表长久性固定场所时用に,表暂时性偶然场所用で。

  例:駅に案内所がある(表询问处长期存在)。
  駅で集会がある(表有偶然暂时的集会)。

  5、内在地点用に,外在场所用で。

  例:彼女は銀行に勤めている(场所为谓语动词直接要求的对象)。
  彼女は上海で勤めている(场所为整个句子的内容所要求的背景)
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)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、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础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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