工作第一课

作者分享了自己对工作的坚持态度,面对挑战时的自我激励,并提到了工作中的注意事项和改进点。同时,表达了对未来的积极期待和自我提升的决心。

迟早要工作,那样的话就坚持下去吧!

听说朋友刚去了一家公司,后来又不干了,我祝愿朋友会找到更好的,而我。。决不可以!!!

还有,我对自己说了:只可以自己把公司辞了,不可以被公司退了。。

在一个人的帮助下,我今天多走了以前从未走过的路,给自己鼓励一下,哈哈!!

今天,更值得高兴的是,终于可以做点什么了,可是。。一切看起来又不是那么容易~~~

呵呵,老师教了做项目的注意点:

1.摆脱繁琐重复代码 

2.认识到存储过程的劣势:无法变通,牵一发而动全身 

3.界面的安全性(这方面还是似懂非懂呢~)

4.还有用户的需求(顾客至上嘛)

5.不要带有自己的主观色彩编写代码,多学习别人优化后的东西。

 

哎~又要加班了,我是不会提前回去的,因为我现在很忙,还有很多事情要做呢,我也需要加班啦~

可是真的不想加班啊 !!= .=

转载于:https://www.cnblogs.com/chenly-index/archive/2011/11/01/chenly_work.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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