Notes of Daily Scrum Meeting(11.10)

每日站会记录
本次站会为11月10日的日常开发进度更新,团队成员汇报了各自的任务进展,包括MOOC网络连接、数据抓取及处理、视频播放模块开发等。尽管存在进度缓慢的情况,但团队正积极投入解决问题。

Notes of Daily Scrum Meeting(11.10)

  今天是周一,虽然仍然在假期里,但是我们仍然要继续我们团队的开发工作了,分工大家已然都很明确,所以接下来

就是认真投入,把自己负责的部分编写出来的时候了,因为基础的原因,大部分队员的进度还是缓慢,但是我相信投入的

时间多一些的话还是能够不足这个短板的。

团队成员

今日团队工作

时间

陈少杰

连接MOOC网络,准备发送请求和数据抓取的部分

3h

王迪

研究连接网络的开发视频,辅助开发

1h

金鑫

编写对网上获得的数据进行处理转码的部分

2h

雷元勇

研究数据采集之后播放视频的模块

1h

高孟烨

初步搭建登陆界面,准备课程列表

3h

邓亚梅

进行界面的设计

2h

郑培蕾

写团队博客,协调项目任务,督促队员学习

1h

11月9日大家休息,燃尽图如下:

11月10日燃尽图如下:

 

转载于:https://www.cnblogs.com/sevens/p/4088560.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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