被动学习VS自主学习

被动学习VS自主学习

分类: Oracle Certification   748人阅读  评论(3)  收藏  举报

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       一直很烦恼于如何激发TONY的自主学习激情,也一直在绞尽脑汁的折腾,在我的理解中,他十分乐于学习的,愿意学习的,统称为自主学习,直到看到这幅图,我终于释然

了,原来不管使用何种方法,尽管在本愿上并不十分乐意,但在操作中达到自我实现的学习过程,也可以称为自主学习。以下为自主学习与被动学习各种方式取得效果的图表:

 

          从人的行为上来区分,听讲、阅读、视听、演示统称为被动学习,效率也不高,而讨论,实距,教授他人则统称为主动学习,效率显而易见。仔细想来,孩子们在学校学

转载于:https://www.cnblogs.com/kaka100/p/3540078.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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