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Some of these words are emphasized.
Some of these words are emphasized also.
Use two asterisks for strong emphasis.
Or, if you prefer, use two underscores instead.
http://images.google.com/images?num=30&q=larry+bird
A First Level Header
====================
A Second Level Header
---------------------

Now is the time for all good men to come to
the aid of their country. This is just a
regular paragraph.

The quick brown fox jumped over the lazy
dog's back.

Header 3

This is a blockquote.

This is the second paragraph in the blockquote.

This is an H2 in a blockquote

4 < 5

This is a blockquote with two paragraphs. Lorem ipsum dolor sit amet,
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Vestibulum enim wisi, viverra nec, fringilla in, laoreet vitae, risus.

Donec sit amet nisl. Aliquam semper ipsum sit amet velit. Suspendisse
id sem consectetuer libero luctus adipiscing.

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Donec sit amet nisl. Aliquam semper ipsum sit amet velit. Suspendisse
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This is the first level of quoting.

This is nested blockquote.

Back to the first level.

这是一个标题。

  1. 这是第一行列表项。
  2. 这是第二行列表项。

给出一些例子代码:

return shell_exec("echo $input | $markdown_script");
  • Red
  • Green
  • Blue

  • Red
  • Green
  • Blue

  • Red
  • Green
  • Blue

  1. Bird
  2. McHale
  3. Parish
  1. Bird
  2. McHale
  3. Parish

single asterisks

single underscores

double asterisks

double underscores

转载于:https://www.cnblogs.com/tianlai/p/4889509.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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