my follow rule on twitter

本文讨论了在Twitter上选择关注对象的标准,作者倾向于关注那些发布原创内容和有价值信息的用户,而不是那些仅仅转发他人内容的账户。
有人在twitter里follow了你,会收到邮件,我基本上不会回follow,除非有空看到follow我的twitter id的内容有货。

很多人看过keso的关于blog友情链接的说明,我认为同样适用于twitter follow。

我喜欢原创多、小道消息多——有货的的twitter id,都是链接或者都是RT别人,或者都是讲自己吃饭在拉屎——总之发到twitter的话有更多信息,那我会认为你是个负责人的twitter,赶紧follow了。

转载于:https://www.cnblogs.com/taodesign/archive/2009/04/23/1951942.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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