发发关于系统框架的牢骚

一直以来,我都希望能开发出一套完善的系统框架,能让其他的开发人员尽量避免接触到复杂的底层技术细节,能把主要的精力放在业务需求上面,加快开发速度。但结果还是不尽人意。总结了一下原因,大概有以下几点吧。

 

1。本人能力不足。从毕业后就加入现在的公司,我从来没有接触过其它的系统,也没有人能够指点我,也许我自己走了弯路而自己还不知道。

 

2。缺少人力资源。人少,事多。大部分的时间都放在了业务模块的开发上面。小公司的局限性注定了它不可能投入大量的人力和时间去做底层框架的开发。这没有错,但是让我很无奈!

 

3。需求太复杂。几百个对象之间错综复杂的关系就像一个蜘蛛网,同时又要求系统界面user friendly,结果导致系统的复杂性大大增加。

 

4。无技术文档。把一个没有详细技术文档的系统丢给一个开发人员,就好比是把一个没有用户手册的系统丢给客户又不给他们培训一样。五年了,我还真的没有怎么写过开发文档。结果每次来一个新的程序员,都要花上大半年的时间,才能基本上熟悉系统框架,做出点象样子的东西。但还没有哪一个能真正做到游刃有余,灵活使用。

 

总之,个人能力不足+公司人太少+客户需求复杂+缺少技术文档=开发进度慢+开发难度大=一个远远不完美的系统

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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