对写博客的一点感想

这是篇感想.

最近博客更新得少, 并不是没有想写的东西, 只是有些坑比较深(比如数据库锁), 最近也比较忙, 没时间系统整理资料, 其实存了不少东西, 有机会认真写写.

虽然自己没写, 但看了很多别人的博客, 也把自己的博客重温了一下.
有一些想法, 算是对自己的劝勉, 看的人若能得到一些有用的启发, 那就够了

别把博客写成百科

有的人重复发明轮子, 有的人重复发明百科
有些人的博文就是把百度百科或者维基百科, 换了个排版或者加图片, 却很少有自己的思考或尝试, 或许是为了凑篇数. 如果甚至没有意识到文章质量, 还觉得自己写得好那就更糟了
若有独到之处, 补充到百科里是挺好的. 若不是, 不客气地说, 是在世界上制造垃圾

技术博客不掺杂情感

这样很不专业, 炫耀智商或虐狗不是文章的目的, 减少不必要的甚至令人反感的部分, 减小文章篇幅方便阅读才是正道. 专业的人要做专业的事. 当然有的人天生有八卦心态, 甚至我自己有时也是, 但这不是好事, 也没有作用
有些喜欢在文章中大吐苦水, 打苦情牌, 求人fo或star, 这类朋友转职营销或当偶像应该能比做程序员混得好很多吧?
看一些硅谷或者华尔街的华人博客, 都没有多余的部分, 很简洁舒服

给予确定性

明确自己写的东西是什么, 确定自己真正理解了并且可以完整通顺地表达出来. 不确定的内容最好不写, 不得不写就用明显的标注, 提示读者

自己都不懂的东西, 写出来别人也难看懂, 甚至一段时间后自己也看不懂, 毕竟写博客要花时间, 要写的话请认真写, 对生命负责(时间就是生命啊)

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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