第一次作业

一.程序
void main() { int i=0; seefirst(i); i=cmd(i); if(i==99) { printf("Thank You!bye~\n"); }} void seefirst(){ printf("Microsoft Window [版本 6.1.7601]\n"); printf("版权所有 <c> 2009 Microsoft corporation。"); printf("保留所有权。\n"); printf("\n"); printf("E:\>"); } int cmd() { char ch[N]; int i=0; do{ for(i=0;i<N;i++) { gets(ch[i]); if((ch[i]<='a')||(ch[i]>='z'))break; } if(ch=="dir"){dir();} else if(ch=="cd"){cd();} else if(ch=="md"){md();} else if(ch=="cls"){cls();} else if(ch=="date"){date();} else if(ch=="time"){time();} else if(ch=="ren"){ren();} else if(ch=="copy"){copy();} else printf("warning!\n"); }while(ch=='quit'); return 99; }
二.运行结果

三.

三.心得体会
第一次写网上实验手册有点乱,所以比较迟交,写作业过程中也出现了一点小问题,经多次反复修改后得到改善。有了这次经历,下次必能很快滴完成并提交作业。

转载于:https://www.cnblogs.com/44ZBW/p/4408653.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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