我写blog的方式变迁

   很久都没有直接在浏览器打开的网页中写blog了。2010年年初的时候开始用的是橘子曰,后面因为每次橘子曰升级,老的本地数据文件升级更新需要用到菊瓣,就开始放弃了,谁叫我是个懒人了。很久都不上橘子曰,哪里来那么多菊瓣啊。
      之后,大约是2010年下半年,我就在word 2010中使用其自带的功能,调用博客的metaweblog api来写日志,不过在写网易blog时候,很糟糕一点--获取日志分类老是为空值。不过好歹也凑合着用了。
      最近又转用live writer,一样的原理,还是调用metaweblog api。使用这个工具的原因是打算写cnblogs,而先前看过一片文章讲解用live writer写cnblogs的,而且live writer有代码高亮插件。在写网易博客时,live writer能获取到网易博客的日志分类,更让我高兴,呵。

      不过有些网站也是没法提供metaweblog api出来的,比如测试窝,今天找测试窝管理员,问了一天了,都没得到个准信。悲剧了。本来还想着在上面写几篇文章,提高下人气来着,后面因为这个就泄气了。

      不知道将来我还会用其他神马方式写blog么。

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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