生活随感

随想录:
最近感觉很浮躁,看书感觉烦,没耐心写习题,连博文都懒得更新了。虽然自己可以清楚地认识到这种状态以及这种状态的危害,但是自己却是那么心有余力而不足,无法改变,懒于改变。

每次遇到这种情况下,我就会想起罗永浩在其自传中写的一个情节。罗老师当年学习英语的时候,怕自己没毅力,无法坚持到底。所以罗老师去称了一麻袋的励志书籍。每当自己学不进去的时候,想要出去嗨的时候,看看鸡汤文 ,顿时热泪盈眶,要坚持学下去,是不是我也要如此呢?

这种状态着实让我很难受。今天看了一天的电影,看到最后自己都感觉头疼,但是仍然懒得学习看书。也许是走的太快了,太急于求成了,才会导致自己看书的时候老师看看还剩下多少页码,颇有一种为了完成任务而读书的感觉。从大年三十到大年初五是没有认真学习,权当给自己放个年假吧。从明天起是时候做出改变了,不能忘记自己对父母的承诺,不能忘记自己的志向,不能选择一辈子呆在小城市里。我十分喜欢我的家乡这个小城,但是我同样期望年轻的时候去大的城市闯荡一番,更好的是带上父母一起去远游,随着年纪的增长,越发舍不得父母。有时候父母做点事情,自己都会黏在身边;父母出去逛街,我一个大男生也会跟着去玩。虽然我很讨厌逛街,但是为了跟父母多点时间相处,我情愿去逛街。

也许把自己的心里话写出来,发些一下会好一点吧。
                         BY-莫利斯安
                         2015/2/23

计算机码制

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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