Kanas.net 2 Source Code

该版本仅包含全部源码
已知Bug:
1.当string类型属性加上Encrypt属性后,不能用该属性为查询关键字。否则结果会不正确。只能以其他属性为关键字查询后用结果进行比对。
2.当一个基类派生出另一个类,再从该类派生出具体类的时候,如果以中间类型的属性作关键字做删除的时候结果会不正确,基类中对应的实例不能正确地被删除。
3.在某些情况下,LazyLoad会不能及时触发。
以上bug原因均已找到,但不打算修复。原因是正在投入精力开发基于Linq的Kanas.net 3.0。
所以,目前不能提供文档、不能提供示范程序,抱歉。

转载于:https://www.cnblogs.com/Barton131420/articles/1183524.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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