选择计算机建议,持续更。。。

本文提供了选购电脑时的重要考量因素,包括处理器、内存、硬盘等硬件的选择建议,并强调了品牌机售后服务及组装机配件选择的重要性。

聊些通俗,不是专业术语:

一、看处理器:intel公司的最推荐,intel处理器结尾是U的不如不是U结尾的快(eg:i7-5500U不如后面不带U的)

二、看内存可扩展性:扩展内存越大越好。内存类型L结尾的比不是L结尾的慢(eg:ddr3l慢于ddr3)

三、看核数和线程,核数越多越好,HZ越大越好(处理器后面写的eg:2.40HZ,数值越大越好)

四、看硬盘:固态比机械快,用起来舒心。

五、看分辨率:越大越好

六、一定要看支持最大内存,越大越好!!!

七、看显卡:显卡内存越大越好

八、其他的正在接触

当然,对于品牌机最主要的就是售后,组装机的话,各个配件要物色好

不试试怎么知道自己能够做到多少

转载于:https://www.cnblogs.com/AlbertY/p/8784791.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,引入复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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