英倫小記

作者经过十三小时飞行,前往英国探访十六年未见的哥哥,并游览爱丁堡与伦敦,期间享受了田园风光与壮丽夕阳,全程十三天,尽管相机出现故障,但仍记录下珍贵瞬间。

 

..

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我乘搭十三小時飛機,去見十六年沒見的哥,

.. 順道,上了趟愛丁堡,下了回倫敦,前後十三天 ..

 

哥住在一僻靜小村,周圍田園風光,

.. 那裡的夕陽,我實在喜歡 ..

 

在我去的前一個月,還看到他發給我的下雪景象,

.. 而我去的十三天内,只有頭天和要走的那天,有點小雨,

.. 其餘都大晴 ..

 

  

《*》用了六年的相机,还真坏了,每拍一张都会显示出错,得等上几秒,.. 失真,只能靠手动和记忆值 ..

    

- - 09/06/2016 photo
- - 23/06/2016
- - 22/10/2016

 

 

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1. 英倫小記
2. 嘆夕陽
3. 我假装已经老了
4. 琴 賦
5. 遊 戲

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转载于:https://www.cnblogs.com/orderedchaos/p/5988294.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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