第十四次ScrumMeeting博客

本次ScrumMeeting于12月3日召开,团队成员包括刘畅、辛德泰等,主要讨论了数据库连接问题及各模块的开发进度。刘畅负责数据库和接口文档,辛德泰关注讨论版和发帖界面,张安澜处理评论功能,方科栋则调整举报接口。

第十四次ScrumMeeting博客

本次会议于12月3日(日)22时整在3公寓725房间召开,持续30分钟。
与会人员:刘畅辛德泰张安澜方科栋

1. 每个人的工作(有Issue的内容和链接):

队员今日完成任务明日任务计划
刘畅修改数据库和接口说明文档
张安澜获取评论内容研究消息功能的实现
辛德泰讨论版衔接发帖界面帖子界面衔接评论界面衔接
方科栋对张安澜实现的举报接口进行调整测试相关
赵奕资源评价功能贡献度计算功能

2. 工作中遇到的困难

目前和数据库连接出现了问题,正在想办法修复。

3. 燃尽图

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4. 每日例会的照片

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5. 每人的代码/文档签入记录

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  1. 获取评论内容
  2. 讨论版衔接
  3. 发帖界面
  4. 举报接口
  5. 资源评价功能

6. 本日贡献分

未完成任务暂不纳入贡献分列表中,任务完成后一并计算。
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转载于:https://www.cnblogs.com/hotcode5/p/7979752.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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