Windows Phone 7 31天学习

本文计划翻译并学习WP7的31天开发系列教程,涵盖项目模板、页面导航、设备方向等主题,旨在帮助开发者了解WP7系统及应用开发技巧。

最近微软把WP7上市是一个热门话题,虽然微软的移动战略脚步比Apple、Google慢了一大步,但是,我们不能否认WP7的确是一个好的系统(额,还不能否认没有复制粘贴、多任务的确有点败笔),作为一个吃微软喝微软的淫,学习一下WP7的开发貌似有点必要~呵呵,指不定你就是下一个App Store的百万富翁;

在GReader上订阅了博客,貌似,国外的开发人员对于WP7的开发早了一大步,因此,将会在后期尝试翻译,并且学习他们的技术分享,注意,我这里是翻译,而非创作,请大家注意版权,相关问题请联系原作者~

打算最近翻译http://www.jeffblankenburg.com上的WP7 31天学习系列文章,现在作者给出的参考:

下面的文章都只是翻译,难免与原作有些出入,有兴趣的读者可以直接去原作者站点上看~

转载于:https://www.cnblogs.com/simbaliu/archive/2011/03/09/1977896.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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