感慨一下

博主分享了自己使用C++实现数据结构算法的经历,并提到受到老罗个人网站的启发,计划系统学习C++及算法,提升编程技能。
乖乖,本来今天晚上兴高彩烈的,因为看懂了几个算法,自己写了一个自己认为比较简洁的代码。于是就想回来往我的BLOG上添点东西,因为这两天太忙了,再加上女朋友又出了点事,真的是没有时间再写。刚准备开工,生怕写出来不太象,于是上网转了转,还记得以前去过一个叫老罗的个人网站,里面曾经有过写算法的内容,上去了,这一看不要紧啊,汗,我想我还是该再多做点工作再来写吧,呵呵。
  很少有几个人去把数据结构一整本书,都用自己敲出来的程序去给它做注释的,而老罗做到了,用的就是C++,这让我既羡慕同时心里也有点痒啊,说来自己接触C++也有两年了,可是还没有系统的学过,如果这次也能来一下这样的过程,我想不管是算法,还是写程序,都会精进不少,好了,尽量努力吧,毕竟课业太多,我的实用网络后天又要做实验了,今天从老猫那拉了一些文档,看得我也是热血沸腾啊,准备这个星期五把本本背过去,好好的整那几台交换机和路由,呵呵,爽啊,该睡觉了,明天早起看E文!Stone万岁!

转载于:https://www.cnblogs.com/stonecrazyking/archive/2006/03/23/356319.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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