6月24日 与好友相聚后的一些感悟

本文记录了一位Java初学者在新公司的成长经历,包括对Java Swing控件的掌握、List<string[]>结构的理解、Linux技能的提升及未来的学习计划。

      时间过得很快,去年还是一个java刚刚入门的菜鸟(现在依然很菜)。在新公司已经呆了大半年了,很多东西才逐渐开始不那么懵懵懂懂。感觉自己成长的很慢,确实,因为一个人做技术维护,没有人帮忙请教。

      摸摸索索这半年熟悉了java swing的很多控件的使用,也学习了和原先不一样的list<string[]>j结构。刚开始并不能理解,后来也慢慢释然了。项目毕竟还是要跟着需求走的嘛。还学习了linux的诸多用法,确确实实从一个linux白痴到入门。linux的学习还得继续,还有很多视频没有撸完。好心痛,好怀念我的b/s架构的项目,好想放弃现在的linux学习,专心投入到b/s的项目架构中来。开个玩笑,毕竟linux是个基础呀。没有好的基础后续项目在线上布置会出很多问题,没学会走,光跑怕是跑不远哟。按照目前的进度,linux的学习还得至少两三个月的艰苦公关。然后崇信学习spring MVC ,boot,cloud,重拾mysql数据库。

     有空钻研一下我买的冠以那本java的书,有空再买本数据结构看看。这怕是五年计划都排满了。心痛,搞完这么多我怕是也快奔三了,女朋友怎么办?她还在哪里?要不要找了?啊啊啊啊啊

      同时也庆祝好友找到了一份比较满意的工作,工资虽然没有以前在北京高,但毕竟在西安呀。

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MOAMOP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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