装饰器

装饰器举例

def outer (func):

  def inner():

    print('hello')

    return func()

    print('end')

    return r

  return inner

@outer   ----------------写上这个@ 符号就代表着使用装饰器

 

def f1():

  print('f1')

 

def f2():

  print('f2')

 

原理剖析

 

符号:@ outer 

   def f1()

一、第一步执行outer函数,并将下面的函数名f1,当做参数

二、第二部将outer的返回值重新赋值给f1

三、新f1函数等于inner ,执行f1函数就是执行inner()函数

本质:将原函数封装到函数里等于一个新函数,执行原函数和新函数

 

四、带参数的装饰器

def outer (func):

  def inner(a1,a2):

    print('hello')

    r= func(a1,a2)

    print('end')

    return r

  return inner

@outer   ----------------写上这个@ 符号就代表着使用装饰器

 

def f1(a1,a2):

  print('f1')

  return a1+a2

f1(1,2)

五、多参数的装饰器

def outer(func):

  def inner(*args,**kwargs):

    print('123')

    ret = func(*args,**kwargs)

    print('456')

    return ret

  return inner

@outer

def index(a1,a2)

  print(‘’非常复杂‘’)

  return = a1 +a2

 

转载于:https://www.cnblogs.com/huangguabushihaogua/p/9239683.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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