学期总结

本学期学习《数据结构》过程中,从最初的迷茫到逐渐掌握知识点,体验了使用云班课进行预习和复习的过程。通过老师的指导和云班课的帮助,对《数据结构》的理解逐渐加深。

 

       时间过得很快,一学期就这么结束了。学了一学期的《数据结构》,给我的感觉是一开始老师讲的什么啊,都听不懂。第一次接触云班课,首先是有些不习惯吧,每次上课之前都要把视频看完,预习完老师所要讲的内容,我记得我当时也就是第一次用云班课的时候比较积极的去看视频,当时因为是第一次吗,还比较新鲜,可是后来每次都是拖拖拉拉的,有时候老师都把课程讲完了,我还没有看完预习的视频,当时没有这种习惯,记不住。后来慢慢的就行了,养成了这种习惯,每次都能及时的预习完所要学习的内容。

        现在一学期都结束了,记得当时学期《数据结构》的时候,真的是什么都不懂,最让人头疼的一门课了,不过现在一学期的课程也这样学完了,现在再回头看看之前学过的内容,好像没有之前当时学习时那么难了,回头看看当时不会的问题,现在看看也不过如此。

       老师给我们提供了一个非常好的学习平台--蓝墨云班课。利用云班课可以提前预习所学的内容,也可以在学期末复习之前所不懂的内容。我现在就在利用云班课来复习之前的内容。云班课真的给了我们很大的帮助。

    老师的这种教学方法我觉得也是很适合我们的,课前利用云班课预习功课,课上老师再给我们讲解我们不懂得大方,课后再让我们在csdn上做实践。这种翻转课堂的教学方式真的非常适合我们,对我们的学习有非常大的帮助。

通过这段时间的学习,我对《数据结构》有了更深的认识。课上认真听老师幽默风趣的讲解,而且课后在云班课的帮助下,一边学习一边按步骤实际电脑操作,个人觉得学习效果更明显,让我对《数据结构》有了更浓厚的兴趣!

    最后感谢老师这一学期的照顾!老师辛苦了!

 

  

 

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。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,并可进步扩展图像分割模块,引入更杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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