代码着色

此报告详细分析了南京节点在2015年1月20日15时的网络情况,包括对新浪网(www.sina.com)和网易网(www.163.com)的访问频率、用户成功率和系统成功率进行量化分析,并对比了其他域名的性能指标。
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>

<message> 
  <header> 
    <transactionID>8635</transactionID>  
    <timeStamp>2015-01-30T05:17:24</timeStamp>  
    <commandType>ADS_ANALYSIS_GET_RES</commandType>  
    <messageTotal>1</messageTotal>  
    <messageNum>1</messageNum> 
  </header>  
  <body> 
    <errorCode>0</errorCode>  
    <errorDescription>analy_data_get_ok</errorDescription>  
    <nodeAnalysisList> 
      <nodeAnalysis/>  
      <nodeAnalysis> 
        <nodeName>nanjing</nodeName>  
        <timeStamp>201501201500</timeStamp>  
        <requestDomainAnalysisList> 
          <domainAnalysis> 
            <domainName>www.sina.com</domainName>  
            <domainType>ALL</domainType>  
            <qps>2840</qps>  
            <userSuccessRate>80</userSuccessRate>  
            <sysSuccessRate>90</sysSuccessRate> 
          </domainAnalysis>  
          <domainAnalysis> 
            <domainName>www.163.com</domainName>  
            <domainType>ALL</domainType>  
            <qps>2100</qps>  
            <userSuccessRate>83</userSuccessRate>  
            <sysSuccessRate>92</sysSuccessRate> 
          </domainAnalysis> 
        </requestDomainAnalysisList>  
        <recurseDomainAnalysisList> 
          <domainAnalysis> 
            <domainName>www.123.com</domainName>  
            <domainType>ALL</domainType>  
            <qps>365</qps>  
            <userSuccessRate>80</userSuccessRate>  
            <sysSuccessRate>90</sysSuccessRate> 
          </domainAnalysis>  
          <domainAnalysis> 
            <domainName>www.222.com</domainName>  
            <domainType>ALL</domainType>  
            <qps>265</qps>  
            <userSuccessRate>80</userSuccessRate>  
            <sysSuccessRate>90</sysSuccessRate> 
          </domainAnalysis> 
        </recurseDomainAnalysisList> 
      </nodeAnalysis> 
    </nodeAnalysisList> 
  </body> 
</message>

 

转载于:https://www.cnblogs.com/caicl/p/4270440.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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值