带语音的红绿灯

这些天大都走路上班和下班,其中有一个重要的因素就是车挤路也堵,与其在公车上挤在一群什么味儿都有的人群中饱受煎熬(我鼻子天生很灵敏,即使现在患有轻度鼻炎,灵敏度丝毫不减),还不如走在路上优哉游哉一番,上下班的要经过一个闹市区,下班的时候顺便可以看看街上的美女呢,或是走在天桥上的时候感受下晚风拂面的惬意,再看桥下,人们都还焦急的注视着红灯什么时候变绿。

一路走着,一路看着,在一处特别拥挤,人流量车流量特别大的十字路口有些特别,不但有明亮刺眼的红绿灯,还带语音播报,我一直听到“现在是红灯,闯红灯危险!”这大概是给盲人或者色盲人士准备的吧,不过我甚是奇怪的是,即使使用了如此高科技的声光电接合生产的一朵奇葩,仍然大有人全然不顾,耳不聪目不明,视而不见的飞驰而过,闯红灯,即使有戴红箍的交通协管员,即使有交通警察上路指挥,我想他可能是赶着要上厕所吧,实在憋不住了大概;在这个城市上班,走路的时候还得注意,无论你走在什么地方,横过的时候一定要前后看,不然极有可能“嗖”过来一辆电动车或者摩托车或者自行车,所以在这里过马路小学课本中提到的“左右看”是不够的,还得前后看,因为只要人能走路的地方自行车、电动车都是可以走的,在这里没有人行道的说法,电动车是个可以在任何路面骑行的特殊车种。

我不知道为什么交通这么乱?人们都惜时如金,红绿灯都已经加了语音了,为什么依然只是个摆设呢?

转载于:https://www.cnblogs.com/gently/archive/2009/08/28/1555734.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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