pingo--util.go 源码阅读


package pingo

import (
    "fmt"
    "math/rand"
    "strings"
)

type meta string  //定义  自定义数据类型
//输出包含自身在内的参数字符串
func (h meta) output(key, val string) {
    fmt.Printf("%s: %s: %s\n", string(h), key, val)
}

func (h meta) parse(line string) (key, val string) {
    if line == "" {
        return
    }

    if len(line) < len(string(h)) {
        return
    }

    if line[0:len(string(h))] != string(h) {//比较当前字符串和参数字符串是否是以当前字符串开始的
        return
    }

    line = line[len(string(h))+2:] //当前字符串字符长度+2 截取字符串 到末尾
    end := strings.IndexByte(line, ':') //line中是否包含:字符
    if end < 0 {
        return
    }

    return line[0:end], line[end+2:]
}

var _letters = []rune("abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789_-") //字rune符集合
//随机产生n个字符串返回  
func randstr(n int) string {
    b := make([]rune, n)
    l := len(_letters)

    for i := range b {
        b[i] = _letters[rand.Intn(l)]
    }

    return string(b)
}

转载于:https://www.cnblogs.com/zhangboyu/p/7457526.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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