文艺青年之——图片链接

文艺青年之——图片链接

设计要点:图片链接

阿金:哎,文艺青年,俺考考你:你的这个图形只能放下一个数据,要想放一片数据,应该怎么办?

秀秀:图片链接啊!

阿金:行啊?!看起来还真的研究了一下呢。

秀秀:那当然!俺还告诉你,图片链接的原理就是使图片与某个单元格区域相链接,运用此功能,可以在工作表中的任何位置看到指定单元区域的内容,也可以在同一个页面上显示不相邻的甚至不同文件中的单元内容,而且当源数据区域发生更改或格式变化时,这个照片也会随之更新呢。

阿金:知道,知道啦!

秀秀:你服了吧?

阿金:服了,但是俺还有一个问题:既然你不是“一般的文艺青年”,又不想被称为“二”,那你是——

秀秀:资深文艺青年!

附:

建立图片链接的方法是:

1.       选中单元格区域,单击菜单“编辑”-“复制”。

2.         选择要在显示图片的位置,单击菜单“编辑”-“粘贴图片链接”即可。

3.    这时公式栏上即为链接的单元格范围地址,可以任意修改这个区域范围。当区域内的单元格插入删除时,图片的内容范围也相应扩大和缩小,但是区域边缘的单元格删除时不能恢复。

 

 

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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