希望还有希望

周五下午,用的T400感觉系统有问题,想重装下系统。突然想起买电脑时送的恢复盘。BOIS里面设置好光盘启动,把恢复盘放入,按照提示一路点击。最后,提示放入Final C盘,三张光盘,放入哪个都不行。最后重启系统,发现只能启动ThinkPad恢复程序。拿了张XP的光盘,重装系统,提示一个莫名其妙的内存错误。试了各种系统盘,都是同样的错误。

感觉大事不妙。不会是把硬盘搞坏了吧。担心恢复盘把硬盘重新分区了。晚上挺郁闷,出去跑步,以往都是2圈,结果我一口气跑了4圈,走了1圈,又跑了1圈。心情好转些。周六一大早起来,去了卖家,把问题说了下。果然不错所料,整个硬盘被重新分区了。原先5个分区变成了2个,C盘只有780多M,剩下的是一个区。OH MY GOD。原先的硬盘不能用了,随即买了一个320G的硬盘,叫老板给装好系统,随后联系了一家专门做硬盘数据恢复的,老板不耐其烦的跟我讲,你的硬盘上所有文件都已经是碎片了,恢复很困难,估计可以恢复95%的数据,最后敲了我600块。约定周日下午去取。

回到公司已经下午5点。装了常用的一些工具软件。已经9点了。回去吧。继续跑步。明天,希望还有希望。

转载于:https://www.cnblogs.com/ITGIS/archive/2009/05/09/1453388.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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