scrum 10.29 (补)

周一晚上,三个小组在课后进行了会议,旨在讨论接口问题并理清分工不明确的部分。组内会议则聚焦于第二天的工作安排,包括学习接口和进行简单编码。会议未做记录,未来将注意此环节。

在周一晚上上课,课后三个组讨论了一下,组内也讨论了一下

组间的讨论,原本是想讨论接口的,但是由于之前的分工不明确,于是主要是理清了之前三个小组的分工不明确的地方,确定一星期之后再讨论相互接壤部分的编码规范。

组内主要就是说说第二天要干的工作。由于是刚开始做,第二天的工作就是学习以及弄清我们的模块的工作思路,弄懂接口,进行一些简单工作的编码。

由于没有想着要发到博客上来,所以也就没有会议的记录。以后注意

转载于:https://www.cnblogs.com/codingcook/archive/2012/10/31/2748593.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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