DateChooser 2007.07.25版

修正日期分析的Bug
Date.ParseExact()方法居然不能将2007/7/25这样的字符串用yyyy/MM/dd这样的格式符解析,而只能是2007/07/25,没办法,改成用正则表达式来分析了。
2007.07.25版下载

DUDU的版本管理器怎么用,在哪里?

                Regex regDateFormat = new Regex(@"([ymd])\1{0,3}", RegexOptions.IgnoreCase | RegexOptions.Compiled);
                MatchCollection formatMatches = regDateFormat.Matches(DateFormat);
                Regex regDate = new Regex(@"\d+",RegexOptions.Compiled);
                MatchCollection dateMatches = regDate.Matches(this._textBox.Text);
                int year = 0;
                int month = 0;
                int day = 0;
                for(int i = 0 ; i < formatMatches.Count ; i++)
                {
                    Match match = formatMatches[i];
                    switch (match.Value[0])
                    {
                        case 'Y':
                        case 'y':
                            year = int.Parse(dateMatches[i].Value);
                            break;
                        case 'M':
                        case 'm':
                            month = int.Parse(dateMatches[i].Value);
                            break;
                        case 'D':
                        case 'd':
                            day = int.Parse(dateMatches[i].Value);
                            break;
                    }
                }
                return new DateTime(year, month, day);

转载于:https://www.cnblogs.com/think/archive/2007/07/25/830487.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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