构建之法之阅读笔记02

  一个项目可以一个人完成,但这需要耗费大量时间,最终让自己疲惫不堪,也可以多人完成,但这不仅仅需要个人技术能力,更需要团队的协调与合作能力。

  一个合格的软件工程师的诞生,熟练的编程能力只是基础,工作上需要的更多的是我们的“职业能力”。当我们以后找到工作并且参与某一个项目的时候,我们事先要知道自己能在多长的时间内完成某一项任务或是解决某一个问题,不要等到领导查询的时候而拖拖拉拉,在我们的发展过程中要养成良好的习惯,例如,记录每一个项目所花费的时间,认识到自己哪方面比较突出,创新、敲代码或是踏实能干,在职业成长的道路上不断地进行自我评估,如此这般,个人的“职业能力”才会有所提升。

  直到现在我在知道代码的规范是多么地重要,毕竟开始了多人去完成一个项目,良好的编程习惯才能和别人共同参与项目。另外,团队的开发需要流程,也需要合理的分工合作,那么每日会议就显的必不可少,每个成员要回想昨天干了什么,今天准备干什么,还有到目前为止自己遇到的问题以及准备如何去解决,队长需要更新项目的任务表和燃尽图,把每天的工作详细列出。

  个人感受:过去的我认为一个项目让多个人一起来完成是不现实的,毕竟每个人都有自己的编程习惯,但是这样会导致最后将每个人的工作合在一起的时候出现各种错误,所以今后我会养成良好的编程习惯,认真参与会议,统一代码规范。

转载于:https://www.cnblogs.com/news1997/p/8177484.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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