技术峰会

记得几年前每年公司还会安排去参加架构师、大数据等技术峰会,感受互联网行业的前沿技术,主流架构和一睹技术大牛们的风姿。

    作为听众参加这样的活动倒不是真正能学到多少东西,主要是开拓视野,扩大思维。讲师们则是利用这样一个平台一方面可以为公司代言,增加公司的江湖地位,同时也能提升自己在圈内的影响力,成为众多公司挖角的绝佳机会。

     前些年包揽这些活动的主机军不乏一线互联网公司身影,自然少不了BAT的阵营,紧跟着的是一些快速成长的公司,随着时间的推移,公司阵营也发生了一些变化。

     随着自己从事公司性质的变化跟这样的大会渐行渐远,但偶尔还会关注大会内容和分享嘉宾。

    在今年的运维大会,架构师大会上看到熟悉的身影,以前公司的同事,准确讲是以前管理团队中的一员,曾经还差点因为文聘不能进入公司,但从当时的工作态度和能力上就已经体现异于别人的地方,通过自考取得本科文凭,业余时间刻苦学习英语与专业知识,两年后离开公司加入到某电商公司。分开后就很少联系了,短短的几年时间已经成为技术峰会上的常客。在为他感到高兴之时再回顾自己的这几年时光,真是有虚度光阴的感觉。

   现在的选择如同开工的箭,必须命中目标,倦怠的时候,迷茫的时候,提醒自己

,加油!

 

转载于:https://www.cnblogs.com/jingsha/p/5479180.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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