Atitit 如何创新 创新只有在两种条件下发生:自由、效率。

本文探讨了创新发生的两个关键条件:自由与效率。通过历史发展脉络,从交通工具到通讯方式的进步,揭示了人类追求效率提升的本质。文章进一步讨论了在当前互联网环境下,面对快速增长的用户需求和技术挑战,团队如何保持高效创新。

Atitit 如何创新 创新只有在两种条件下发生:自由、效率。

 

 

创新是如何发生的呢?

创新只有在两种条件下发生:自由、效率。在自由的环境下,对效率的追逐等于创新。如果你不自由,你的思想不够开阔,你脑洞不够大,就无法创新。但如果只是脑洞够大,净搞些乱七八糟的也没什么用,还要再加上效率。

 

 

 

观察一下人类的历史,全部是对效率的提升:马车到汽车,还嫌不够快,飞机出来了,飞机不够快,火箭出来了。再来看通讯,以前飞鸽传书,后来电报,嫌不够快,电话也就出来了。

现在已经全面转向智能手机。今天推广渠道实在是太牛了,你要100万用户,马上就给弄。有好多三线城市的年轻人都不工作了,就守在QQ面前接任务。

这对于互联网手机端意味着什么?以前你在点网页,你一把只能点到一个。现在指头划屏,一秒钟可以划出更多的线。

用户要求越来越快,然而团队研发速度越来越慢,好的技术人员越来越难找。就像一开始一个十米宽的河面上架桥,放个木板过去就行了。

当用户数量越来越大的时候,就像那个河面越来越宽了,当你的河面变成100米的时候,你架这个桥就需要一个相当专业的工程团队了。

创业公司技术课:如何更快更有用?|知名技术IP陈皓.html

 

 

作者:: 绰号:老哇的爪子claw of Eagle 偶像破坏者Iconoclast image-smasher

捕鸟王"Bird Catcher  kok  虔诚者Pious 宗教信仰捍卫者 Defender Of the Faith. 卡拉卡拉红斗篷 Caracalla red cloak 万兽之王

简称:: Emir Attilax Akbar 埃米尔 阿提拉克斯 阿克巴

全名::Emir Attilax Akbar bin Mahmud bin  attila bin Solomon bin adam Al Rapanui 埃米尔 阿提拉克斯 阿克巴 本 马哈茂德 本 阿提拉 本 所罗门 本亚当  阿尔 拉帕努伊

常用名:艾提拉(艾龙),  EMAIL:1466519819@qq.com

 

 

头衔:uke总部o2o负责人,全球网格化项目创始人,

uke交友协会会长  uke捕猎协会会长 Emir Uke部落首席大酋长,

 

uke宗教与文化融合事务部部长, uke宗教改革委员会副主席

uke制度与重大会议委员会委员长,uke保安部首席大队长,uke制度检查委员会副会长,

 

uke 首席cto   软件部门总监 技术部副总监  研发部门总监主管  产品部副经理 项目部副经理   uke科技研究院院长 uke软件培训大师

 

uke波利尼西亚区大区连锁负责人 汤加王国区域负责人 uke克尔格伦群岛区连锁负责人,莱恩群岛区连锁负责人,uke布维岛和南乔治亚和南桑威奇群岛大区连锁负责人

 Uke软件标准化协会理事长理事长 Uke 数据库与存储标准化协会副会长

 

uke终身教育学校副校长   Uke医院 与医学院方面的创始人

 uec学院校长, uecip图像处理机器视觉专业系主任   uke文档检索专业系主任

Uke图像处理与机器视觉学院首席院长

Uke 户外运动协会理事长  度假村首席大村长   uke出版社编辑总编

 

转载请注明来源:attilax的专栏  http://blog.youkuaiyun.com/attilax

http://www.cnblogs.com/attilax/

--Atiend  v9

 

转载于:https://www.cnblogs.com/attilax/p/6910861.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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