有点老套

 

程序的实质无外乎有三:选择、分支、循环。(没了)

任何高人和牛人写出的也都无外乎这种东东,至于程序为何还要有好与不好之分呢,那就是个的功力了,其实个人认为程序无好坏,适用既可。

有点老套的开篇

       时间过的真是快啊(不要骂,都说了很老套的开篇),转眼之间自己已经工作三年多了,回想三年来自己也没有什么成长与发展,自己也越来越对自己不了解了。哎,人生一味的回首往事是没有什么意思和意义的,总结几年来自己对程序的一些认识也不过寥寥数字而,但求一切开心就好了。(大家不要骂,多谢了)

         工作无好坏之间分,只不过是工作而以,在该认真的时候认真,在不该认真的时候一定不要认真。

         真正的需求只存在与用户的脑袋里。

         有时一支笔和一张纸远比一台什么都有的破机器好用的多。

         万事万物皆相通,写好程序做好人。

         对于OO要发乎情、止乎理。不可过于迷信。

         相信SQL是一种不太会过时的技术。

         语言与程序员,尤如兵器与士兵,公欲善其事必先利其器。

         学会从客户角色思考一下,对自己没有坏处。

         盲目无度的追求新技术,会死人地。

         大夫有所为,有所不为,学会适当地回绝客户的无理要求。

         多干一些,对自己总没有坏处。

         最后一句:人家和健康才是最重要地

转载于:https://www.cnblogs.com/chongchong1982/archive/2007/12/28/1018400.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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