很久没有这么High了

周六晚上回家路上,突然发现摇滚乐传来,原来是密西根乐队2008中国巡回演唱会。虽然很多人觉得这个摇滚就是狂喊的,不过场面还是很High。用手机拍了些照片。

















Mishkin独创了具有他们自己特色的音效,其音乐简单而热烈,歌曲制作精良,主唱相当具有活力,乐队的表演成熟而专业。他们曾经受邀于BBC广播电台和Sky音乐频道。继迷迪音乐节后,Mishkin来到上海为大家演出。无需门票,免费入场。
http://www.myspace.com/mishkin1

乐队成员如下

Ben Davy, 22 – 主唱;

Ali Epstone, 23 – 吉它/和声

Jimmy MacGregor, 21 – 吉它

Will MacGregor, 20 – 贝司

Mark Forster, 23 – 鼓手

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May 9 20087:30P
XUJIAHUI CULTURE CENTREShanghai
May 10 20087:15P
Xuhui Culture CentreShanghai
May 11 20082:00P
SHANGHAI UNIVERSITYShanghai
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END OF CHINA TOURCHINA
May 23 20088:00P
The ArenaMiddlesborough
May 24 20082:00P
Bang! Bang! Leeds Rios!Leeds, Northeast
Jun 5 20088:00P
JB’sDudley
Jun 6 20088:00P
The Vic Biker BarLeicester
Jul 4 20088:00P
The Library - Leeds sound sixLeeds

今年是家驹去世十五周年,在这里怀念下家驹,纪念下Beyond乐队的光辉岁月。
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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