出差(九)假象

本文记录了一次出差期间的开发经历及团队建设过程。描述了团队成员间的相互了解与信任建立,以及面临的挑战如框架不熟悉和技术难题。此外,文中还提到了与当地技术人员交流的计划。

        今天我们同行的一个同事返回公司,在这共同度过8个日日夜夜,返程的时间比他预计的也晚了好几天,此行他除了参与开发外,还负责系统和业务的交接,虽然离交接的目标还有差距,但综合考虑还是让他暂时回去,通过这段时间的共同生活和工作,加深了彼此之间的了解,建立了信任,为日后更好的开展工作奠定一个良好的基础。

         剩下的几条枪除了一个硬件的同事是老员工外,三人都是新来的,初建的团队,还需要不断磨合,接下来任务还很繁重,要马上成长起来。

         今天下午开始下雨,温度有所下降,正好符合我现在的这身行头,出差匆忙,一个简单的背包上路,没有带多余的衣服,看着前几天不断攀升的温度,真是无所适从。 下午继续熟悉框架,虽然业务思路清晰,但面对框架无从下手,经常的无故重启弄的很崩溃。

        在博客园上通过一个开源项目找到一个从深圳返乡的小伙,通过他公布的信息,我们互加好友,留了电话,准备返回公司后,约他出来聊聊,多交个朋友,顺便挖掘一下相关资源。

        吃过晚饭,雨停了,天空仍是雾蒙蒙,不同于北方的雾霾,经过雨水的冲刷,让空气变得清新,凉爽,从食堂到办公室的这条短道过程中也享受了雨后清新的感觉,使人心旷神怡,继续工作!

转载于:https://www.cnblogs.com/jingsha/p/5239716.html

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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