第四天冲刺进度总结

该博客记录了团队成员的开发进展。郑锦重装系统后进行图书馆界面开发,今日完善美化;张子轩进行食堂页面设计与开发;夏铭完成主页面设计,准备做精选页面框架。成员们也遇到了一些困难,如页面分块代码生疏、布局方式不懂等。

郑锦

昨天做了什么:重装了系统并重新安装配置了软件 并进行了图书馆界面的开发

今天要做什么:在昨天开发的基础上对界面进行进一步的完善与美化操作

遇到的困难:对页面分块操作代码生疏

张子轩

昨天做了什么:对食堂页面的设计和简单实现。

今天要做什么:继续进行食堂页面的开发。

遇到什么困难:对相对布局和线性布局不懂。

夏铭

昨天做了什么;主页面设计

今天准备做什么;精选页面框架

遇到的困难;线性布局和相对布局无法分清。

会议照片

 

燃尽图

 任务看板:

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yingfeng123/p/10872643.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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