关于自学java的内容及感受

本文记录了通过观看Java视频学习入门知识的过程。了解了人机交互方式、基础dos命令,知晓Java是面向Internet的编程语言,掌握其技术体系平台、核心机制、环境变量配置。还学习了编写代码步骤、main入口格式,进行了Hello World程序编译运行,并了解基本错误解决方法。

通过观看java视频学习了关于java的一些基础知识,人机交互方式分为图形化界面以及人机交互方式,知道了一些基础的dos命令,dir:显示目录下的文件以及文件夹、md:创建目录、rd:删除目录、cd:进入制定目录、cd..:返回上一层目录、del:删除文件,并且java是一种面向internet的编程语言。简单了解了一下java的技术体系平台,知道了java的两种核心机制:虚拟机以及垃圾收集机制,了解了环境变量的配置,记忆JDK包含JRE,JRE包含JDM。了解了编写代码的步骤:1.将java代码编写到扩展名.java的文件中。2.通过javac命令对当前代码进行编译。3.通过java命令对生成class文件进行运行,知道了main入口的固定格式:public static void main(String[] args){...},并之后进行了helloword简单程序的编译与运行,通过视频也知道了一些基本错误,知道了他们对应的解决方法。

简单学习java的入门知识,为我之后的学习奠定了基础,小黑板上显示出来的hello world是令我最开心的事,也成为之后进行学习的不竭动力。

转载于:https://www.cnblogs.com/yangxionghao/p/11183368.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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