2019-助教总结

       2018年做助教的时候,由于本身发生较多,所以有些时候助教的任务不得不推延,但是还是保持一定质量的完成。在此期间热情不断的下降,虽然不至于影响作业的评分,但是总感觉不是很对,只主要的原因是:

       1.自身事情多,没有太多的时间投入助教的工作;

       2.作业的重复性和质量差距较大,导致评分的时候没有太多的悬念;

       3.同一时间,我觉得软工的工作量和我的一对比,觉得太简单了,所以没有太多的兴趣细看下去。

       4.自身也越来越社会化,学校的教育有点“太软”和太松的感觉;在弱肉强食的社会,不适合就得被淘汰。

      做助教兼上班的感悟(可能我不适合当助教吧):

      1.刚开始的热情很快就被会取代,因为觉得付出得到的回报太少(相对于社会的成长值太少了)。

      2.从作业上我感觉不到他们的压力,或许还有种反正不管作业怎样都会及格的想法吧,我觉得分数不达标就是不及格,没有必要太多的留情。

      3.在社会上有人给你指导,算是很幸运的;而在学校有些人会认为很啰嗦,而且基本没有什么效果。

      4.效率,总感觉不管付出多大努力,取得的效果基本无差别,所以就不想付出太多的努力(不要发鸡汤的话,看多了,看厌了)。

      5.不要总说要对什么什么人负责,他自己都不负责的话,我为什么要负责;而且我也做到了对我的工作负责,这样就够了。

      其实不是很想写助教总结,因为没有太多的收获,而且总结的好像都是反方面的。可能是我这个助教不合格吧。

转载于:https://www.cnblogs.com/ysh09-04/p/10298141.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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