所谓的“现实”

所谓的“现实”

 

  • 一个人通常所认为的“现实”,包括个人自身的现实,绝不是固定不变的,而是模糊不定的,现实不只有一种,而是存在着多重现实,每重现实都包含自我的不同的意识状态。
  • 在日常现实意识的通常状态中,自我与外部世界是分开的;人面对面地对立于外部世界,外部世界是客体。在XXX状态下,人所体验的自身和外部世界的界线随迷幻程度的深浅或多或少地消失了。发送器与接收器之间的反馈发生了。自身的一部分溢流到外部世界,溢流到客体之中,开始活起来了,有了其他的更深刻的含意。
  • 不同形式的冥想是现今通往更深层、更全面现实的知觉的途径,在这样的知觉中,体验的个体在其中也会受益。一般而言,从创造者和被创造物的双重性来说,冥想和祈祷最根本的不同是,冥想是通过主体与客体、发送者与接受者、客观现实与自身的融合来消除自己与外部世界的界线。
  • 冥想始于客观现实的限度之内,始于理性知识和知觉所能达到的极点;因此冥想并不排斥客观现实;相反,它包含着对现实更深层维度的领悟。冥想不是逃避到一个想像的梦幻世界,而是在寻找客观现实的全面的真实,它通过对后者表面和深度同时的立体的沉思来实现。

 

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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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