微软1月19日发布Silverlight 3新版本3.0.50106.0.

微软发布Silverlight 3新版本3.0.50106.0,解决GPU驱动错误导致显示异常、DeepZoom高CPU占用及下载时的应用错误等问题。

微软1月19日发布Silverlight 3新版本3.0.50106.0.

该版本主要修复以下几个问题:

 

问题一: 当使用图形硬件加速功能(GPU)的时候,如果GPU驱动报错,Silverlight 3应用将不再正确显示内容。该问题是因为Silverlight 3没有处理GPU异常输出造成的。

 

 

问题二: 当使用Deep Zoom的时候,CPU占用率过高。该问题是因为Deep Zoom不能按小片图形载入和解码。尽管将浏览器最小化,也无法回收CPU占用率。

 

 

问题三: 当在Silverlight 3应用中进行下载操作,应用程序会产生致命错误。

 

 

下载安装Silverlight新版本3.0.50106.0

详细请看: 微软Silverlight 3的声明

转载于:https://www.cnblogs.com/springside6/archive/2010/02/02/2525257.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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