各种用来学习的东西总结

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标签: 有用的东西~(≧▽≦)/~啦啦啦

一些总结(可以去看看的。。。)

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一些\(oj\)仅仅是有个号刷其他oj没有的题而已。。。
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写代码小技巧

手写Rand()

inline int rand ( )  {
    static int seed = 233;
    return seed = ( int ) seed * 482711LL % 2147483647; 
}

手动开\(O2\)(然后\(O3\) \(O1\)什么的改一下里面的数字就ok)

\(Method\) \(1\):在程序开头加一行代码

#pragma GCC optimize(2)

\(Method\) \(2\):修改编译命令(如果您是\(emacs\)

g++ -o 文件名 文件名.cpp
//修改为
g++ -o 文件名 文件名.cpp -O2

\(O2\)好像是帮你自动优化什么的,反正加了之后\(STL\)就快的飞起,一般代码可以快一半吧

我自己想要的质数。。。

977
7477
2002009
20020093
74772209
20197477
22097477
22297477
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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