20140605孤独者之旅34

作者分享了自己备考建造师的经验,包括使用139笔记进行复习,通过图解法加深对泛水、楼梯间构造等知识点的理解,并利用视频资源辅助学习。同时,作者还提出了教材存在的问题,如条理不清、缺乏逻辑联系等。

今天开始做总结了。对着书和那个传说中的139笔记,由于白天无事,所以一天都在看自己的东西。

效率并不高,一天居然只这只总结了两页多,屋面泛水啊,梁板构造啊,楼梯间构造啊,都有些记忆模糊了。


开始总结,才发现,建造师的教材编的可真特么烂啊。没有形成循序渐进的知识体系,条理混乱,前后重复,又无内部的逻辑联系。


今天的亮点是泛水和楼梯间构造的图解。除了自己整理的笔记以外,还需要图解法记忆,这样一下就轻松多了。


晚上重看了3和4一部分王的视频,感觉是比第一遍好多了,理解也更深了。有些不懂得东西,比如负弯矩,再多次重复后发生了奇妙的现象,陌生感没有那么强了,甚至有一种条件反射,就是这样的,就好比,我走,月亮也走,从小看到大,也没有去思考过它的原理。


基于这一个现象,我打算用朗读的方式,来攻克一些很拗口的名词,比如高聚合改进沥青啊,这些奇奇怪怪的名词。

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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