火车票预订的一些问题

 

1 订票

1)订票的时候,可以选择电话,网站,窗口,或者刷票软件。

 

2)网上订票需要在30分钟内支付,支付方式可是是银联卡,也可以是第三方的其他支付方式。

 

3)如果已经购买了一张票,还未支付,会提示先付款;如果已经购买了一张票,再购买同方向的订票的时间相隔较短的时候,会提示不让订票。

 

2 改签

1)一张票可以免费改签一次。

2)改签可能会涉及补退款。

 

3 退票

1)提前15天退票,不收取手续费。15天以内会有手续费。

2)退票的钱会原路返回,刷的信用卡,退到信用卡。现在退款一般1-3天能到,以前好说需要15天。

 

4 其他

1)那个验证码,说实话,真的是在为难买票的人员,而那些通过刷票软件的其实一点用途都没有。机器比人快,热门票基本上是秒抢。

2)剩余票显示不准确。看到有票,然后购买的时候没有了票。

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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