记录2013

而立之年的回顾与展望

  说不上来,从那一天开始,就踏入而立之年的感觉是怎么样子的。2013年,还带着从2012世界末日幸存的侥幸就这么过去了。

 

  记录下2013的成就和失败吧,或许回过头来看的时候还能回忆起来。

 

  1、2013年3月8日,距离认识你整整1年,我决定是时候了。

 

  2、最近两年的3月7、8、9日跟我貌似比较有缘分。2013年3月9日,一个值得纪念的日子。

 

  3、2013年7月1日,一次TOEFL考试,让我认识到自己还是能记得一些英语的。

 

  4、2013年9月,开始第一次的项目Leader经历,朦胧中夹杂着兴奋。发现一个程序员的技术再牛B也需要从头开始做一个PL。

 

  5、陆续收到之前一些项目的回款,暂时解决一下囊中羞涩的问题。木哈哈

 

  6、年底了,发现升职需要的一些资质认证在一年的忙碌中忽略了,赶紧报名ing

 

  7、请吃,虽然大大说了要节约,但是还是要联络下感情的。同时等待一些其他的回款,o(^▽^)o,过年了,手头紧哦。

 

  8、回家是这一年的热门话题,每天花4个小时在上班下班的路上,深刻体会了下黑着出行,黑着回来的“瞎子”感觉。

 

  一年的生活,回头来看好像过的很快,印象深刻的时候不多,因为生活还是比较平淡?不管怎么样,明年的生活是一个决定性的一年了,到底人生的路会如何走就要决定了,犯错的机会越来越少了。

转载于:https://www.cnblogs.com/lqxy/p/3504409.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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