用户调研

学生计算能力调查问卷

1、数学课是你感兴趣的课吗?                 (    )
A是的      B一般   C不喜欢
2、你对做计算题有兴趣吗?                    (    )
A有兴趣  B一般  C没兴趣
3、做计算题时你的出错率高吗?                 (   )
A不高,几乎全对      B一般   C错题较多
4、你认为造成计算错误最多的原因是什么?           (    )
A粗心,经常抄错题    B计算法则计算公式记不住
 C有些解题的方法技巧掌握不住  

5、做计算题时你有审题的习惯吗?                 (    )
A有 ,想清运算顺序.方法再计算     B大概看一下题  C简单,直接计算
6、平时练习或检测时你有验算的习惯吗?              (    )
A自觉验算      B老师要求就验算    C几乎不验算
7、你在检查计算结果时,通常会怎么做?              (    )
A验算      B估算后再验算     C大概估算一下就行了
8、你喜欢简便运算吗?                   (    )
A喜欢    B一般   C不喜欢
9、简便运算和按计算法则进行的普通计算那个运用起来更让你得心应手?(    )
A简便运算    B普通计算   C都可以
10、学习新的计算知识知识你认为有必要提前预习吗?  (    )                       
A有   B在老师的要求下才预习    C简单,不预习
11、每天坚持练习几道计算题来提高计算能力你认为有必要吗? (    )
A有必要      B效果一般    C没必要
12、通过推理来搞清楚计算法则你认为有必要吗?               
A有必要     B作用不大  C没必要,只要会运用法则计算就行

本次问卷共38份,有效问卷38份

 

转载于:https://www.cnblogs.com/lixin20/p/4547084.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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