8月2日训练日记

       匆忙的一天。。今天还是忙忙碌碌的刷了一天的题目。重点还是放在了搜索的题目上。感觉今天一天不是很在状态,脑子一片混乱,大脑思维一点也不活跃,很多简单的问题思路对但解题就是不对,一直Wa。就比如说今天来说,卡在一些STL内容上,将近花了一上午的时间就解决了一个小问题,很多基础知识自己还是没有掌握或者说长时间没有训练都已经忘记了。最失败的地方就是在一个点死磕,就比如今天就卡在了字符串的尾部添加上,始终觉得没有任何问题,但是在中途输出结果就是不对。而且情绪上也受到很大的影响,感觉到很气愤和恼怒。。。

       通过刷题,发现太多不足之处了。有时候情绪和心态的调节也是非常重要的,有时候一个简单的问题,在你大脑混乱的时候,就是你话几个小时想不通也无法解决。这时候就需要调整好心态,静下心来,或者放松一会!!!一定要懂得调节心态了!!!

      今天给我最大的总结就是:需要将基础知识掌握牢固!温故知新,对于一些基础知识点要有自己的看法和思路,而不是单纯的死记硬背,所以理解是很重要!还有就是如果长时间解决不了这个问题,要及时抽身,或则是静下心仔细考虑所涉及的知识,翻阅一些资料,将这个用到的知识点彻底掌握。

      今天一天感觉不是很好,还是需要多努力!加油!!!

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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