凑成一篇写

       昨天晚上开始牙痛,原因不明,就是痛,脸好像一下子肿起来了。我吃了黄连上清片,不过这是中药,中药的特点就是耗着。其他事情可以耗着,牙痛是耗不起的,痛起来不是一般的要命。

       实在睡不着,爬起来找芬必得,这是治标不治本的办法,却是唯一能让我睡着的办法。芬必得是缓释胶囊,要很缓很缓才会奏效,在漫长的等待中,我支持不住,终于睡着了。

       每次牙痛,我都会发狠宣称“我要拔牙”,以前的不作数,这次宣称一定要作数了,我决定一月上旬把它拔掉,最迟不超过一月底。

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       好久没有写blog了,笔头懒了很多,想写的时候不提笔,过了那阵,就没兴趣写了。今天好不容易提笔了,就顺带把近来想写的几件事情简单罗列一下。

       1、日前去吃了一次渝信川菜,靠近置地广场的那家店,所谓的华盛店。渝信的鲶鱼真好吃,LG连连夸好。渝信的环境挺优雅的,隔开的小空间保持了比较好的私密性。渝信的橙汁真难喝,不是橙子榨的,竟然是桔子榨的,酸死了。

       2、日前又去吃了一次厚味香辣馆,“套餐+单点”的方式实在不足取,量实在是太大了。

       3、日前去了小南国日式烧烤,价格蛮贵的,材料很新鲜,环境颇优雅,灯光相当昏暗。去之前,看了一些网友评价,使我对这顿晚餐的期望值狂高无比,提前一周订了靠窗的座位,预备好好享受一顿浪漫的晚餐。LG对烧烤不是很感兴趣,尤其是日式的、韩式的,他不相信这种东西会好吃到哪里去,提前给我打了预防针,希望我不要抱太高的期望。可是,网友们如潮水般的好评淹没了我。亲自尝试过以后,我和LG一致认为,材料很正宗,味道蛮好的。但,也就那样,日式烧烤就那样,靠酱料的,谈不上好吃到什么程度。可以做回头客,但是做fans,有点过了。

       4、日前去了夏朵,吃西餐的,环境非常好,价格蛮贵的。我一个人就吃了230块钱,扇贝+玉米汤+肋眼牛排+提拉米苏,一共4道菜,柠檬茶是免费的。跟Tasty比起来,性价比好像低死了。扇贝和玉米汤不错,提拉米苏很不错;就是牛排老了,不够滑嫩,而且出人意料的大。原以为会是一块嫩嫩小小的牛排,没想到那么大只,还筋筋拉拉的,不好吃。一楼比较亮堂,二楼相对昏暗,非常适合2个人谈恋爱,昏暗的灯光下,你看看我、我看看你、看来看去,很灵的。

       5T君在某交友网站注册了一把,说是“无意中”注册了一下。这种说法相当十三,填无数资料以后才能注册的,怎么会是“无意中”呢?明明就是蓄意的!T君有无数恋爱经验,属于相当花心的男人,一般坏男人是“吃在碗里,看在锅里”的,T君不同,他基本上不区分碗和锅,“博爱”这件事情算是被他做彻底了。作为旁观者的我,在八卦心理的驱使下,一直很喜欢听T君的情史。T君谈恋爱跟普通人吃饭一样,完全是生活中不可或缺的重要部分。

       自从注册了交友网站以后,T君变得非常天真,总喜欢提一些幼稚的问题,好像从来没谈过恋爱的小孩子一样。这让我非常惊讶,我对T君的印象是“爱情杀手”,心态上游戏的很,因为不认真,所以游刃有余。但是这些天来,T君的表现实在是让人惊讶,看来他并不了解自己,也不了解虚拟世界。在那样一个虚假的空间里,只要还没见面,什么都不是真的,没必要去揣摩什么。当然,即使见面了,也未必是真的。要揣摩对方的心态,先想想自己的心态。什么美丽啊、爱慕啊、执着、专一啊,揣摩别人信不信的时候,先问自己信不信;猜测别人认真有几分的时候,先问自己认真有几分。T君问了我一个问题:“2个不同的女人,为什么msn是一样的啊?照片不一样的嘛!”我无语,昏倒。

       以前T君叫我帮他介绍gf,我一直推辞,是因为他花心,我不希望自己的好朋友受到伤害。今后不同了,我还是不会给T君介绍gf,因为花心如他,竟然是个幼稚的孩子,天呢,我可不能把姐妹往火坑里推。

 

       暂时还没想到其他的事,以上报告完毕。

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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