寒假作业03

1.关于VirtualBox虚拟机及Linux操作系统的安装

安装过程中我也同样遇到了32bit和64bit的安装错误,然后我首先是尝试去寻找Linux系统的32bit版本,没有找到之后我又查看本机属性是64位的,就去百度了下,说是CPU虚拟化问题,我接着又去网上询问了进入BIOS的方法,操作起来也比较简单,然后再进入VirtualBox虚拟机就按照步骤进行了。
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接下来虚拟机增强功能也完成安装,在系统更新和Vim安装又出现问题,我按照虚拟机上网的那个操作了好久,也没有成功,索性又把整个系统卸掉重新安装,第二次没有任何调试就直接可以系统更新和Vim安装,这是比较奇怪的地方,可能是第一次不知道地给点错了哪。然后那个分配共享数据空间还没有做,这两天再试试。

2.学习别出心裁的Linux命令学习法和实验楼学习Linux基础课程

Linux命令能记住几个较为简单的,一些没有使用过,不太好记住,通过后面大量的练习应该能掌握更多的命令,下面的那些内容就读不明白了。实验楼的练习做了几个,有的小实验做完了觉得还有点意思儿。还有一些还没有完成,尽可能再尝试多做几个实验。

3.感悟

Linux命令比较多,感觉也不好记,然后这些学习我感觉这门课想学好不容易,我也想在这个学期中在这门课中多投入些时间,也要用心去学,尽可能的减少不必要的浪费时间。

转载于:https://www.cnblogs.com/hzy0628/p/8480509.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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