笔记本加内存经历

关键字:长春,百脑汇,笔记本,内存条,奸商

 

关于百脑汇这个地方,据说是今年二月份开的张,一直没去过。借着更换笔记本内存条的机会今天来到这个地方。其实长春的这些产品,奸商有多奸,我心里自有数。以为这里是新开的,并且看上去好像还是个挺成熟的商业模式,应该也没那么凶险了吧。非也,一楼更换的内存条中,先后上了kingston和现代的条子,好家伙,cpu-z的结果是transcent information,说实在的前面那个词我也忘记啥意思了,还好手机里有字典,查了一下感觉也不对普,不过还好,手机可以拨号上网,baidu一下什么都明白了。

建议:卖东西尽量一个熟人,并且是懂的人跟着。百脑汇这地方别看大,显得挺正式的,但里面人的素质,暂时不要期望太高。

其实关于这些东西,自己也很容易被忽悠,不过幸运的是安装了cpu-z,所以逃过一劫。以后无论什么事,都要记得多一个心眼。

地点:一楼西侧ibm体验中心和西侧楼梯卖内存一短头矮个
正品买到的是在三楼东侧楼梯处一家

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,减运算进行局部开发,通过数学优化器速函数(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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