最后的感慨

本文记录了一位初学者从接触C++到完成首个项目的全过程。从简单的语法到复杂的项目实践,作者分享了对一维及二维数组应用的理解,以及如何逐步掌握函数与多文件编程的经历。

                    感慨不如心酸多

首先看一下初学c++时的样子,从csdn上:

 

现在看来感觉好幼稚,不是现在变大了,而是自己变得成熟了很多,比如说程序做的有些上心了,不在那么窝心,让自己有了信心,可是技术不够硬呀,需要其他人来帮忙,老师说的对攻城一起上,有兄弟不孤单。

一点点成长的如下:

 

 

 

 

然后重点接踵而至,比如说for循环,递归,等

后来都慢慢过去了,开始做了第一个项目,虽然不是很成熟,但是在成长。

先是一维数组的应用,然后二维数组的应用,到最后函数的应用,多文件的应用。

想起来了,还有各种有意思数的求出,让我们对数的好奇有了恨

看看图片见证我的成长吧

 

还有呢

 

 

 

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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