生活中的小感悟

写了代码有一段时间了,最近发现有几点还是要注意的。 1. 在用随机数的时候,一定要先设置种子(seed),这样很多东西可以重复出现,便于调试。 2. 用机器学习工具的时候,特征最好是归一化过的,这样的训练时间会缩短很多,这是真的,亲身经历啊!!!

突然想多说一点知识管理,个人一直再用evernote等工具吧,不知道做这些东西到底在干什么,一直在积累各种知识,但是最终的目的还是为了积累问题、经验跟解决方法,最终能做到提升思维能力的目的,恩,好宏大的目标啊。

该说什么呢,做什么事情,一开始难,觉得没办法下手,可以先写出粗糙的版本,然后再慢慢的修改,先完成80%的东西,剩下的20%可以慢慢的提高。

转载于:https://www.cnblogs.com/lacozhang/archive/2012/11/20/2778811.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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