怡保归来

记得七年前离开怡保的时候,心里就暗忖着此生不再来,这次来之前,还很是不情愿,但终究老板之命难违,于是舍了妻儿郁郁而行。不想见到众多多年未见的老友,却是别样的欣喜和感触:CM Hong依旧年轻漂亮如初入公司时,Jessica依旧的美丽热情、体贴入微,帮我们把住处、行程安排得妥妥当当,Bryan依旧的俊朗洒脱,CS Lim依旧的潇洒率直,MC Fong依旧的风风火火,SY Chan依旧的亲切友善、笑魇如花,MY Leong、PY Leong两姐妹依然的淡然沉着,JG Liu依然的勤恳忙碌、日理万机,还有几位线上的朋友,更是连名字已经忘记,却也是热情如初。七年前想的满满的都是逃离,七年后想的都是曾经的帮助。就连Mr Harjeet,百忙之中还抽出时间,带我们到各车间观看,详细跟我讲解MEMS测试的流程,design LB时需要注意的问题,以及他们遇到的难题。以前甚觉坚苛的他现在俨然是宽厚的长者。更幸运的是还碰到Mr Harjit, 虽只是短暂的寒暄,却已是满满的暖意。有那么一种老板,只相逢一次,却已难忘终生。更有善良热情、美丽坚毅的Ms BS Ding,连续几个晚上开车带我们去吃不同的小吃和购物,仿佛要让我们尝遍当地的美食和购满心仪的商品,想来她这份情谊是无论如何无法偿还了,即便她来苏州,我们也只能请她吃吃饭,应是无法撇下家人,花大量的时间陪她的了。所以对她的付出,真的是感激之至,同时也是惭愧之至。只能默默的祝福她,希望以后她有来苏的机会,也让我们好好能接待她。

转载于:https://www.cnblogs.com/suneast/p/5941881.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、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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