刘博敎我写代码

代码思路:

1 写代码的思路可不是从上往下写,是一个不断的修正的过程。while, if...else, 是一个将算法(手动解决问题的办法)自动化的过程
2 所以如果想要自动化,非自动化的过程的每一步首先要清楚
3 用刘博的话说:我只写我能想到的东西,每一步不要想的太多,自己想到了之后,想一下该如何让程序按照你的思路来运行。

这句话可以这么理解,假如有这么个程序结构:

while () {          --------------------0
  if () {         --------------------1
  } else {        --------------------2
  }
}

在这个自动化的过程中,可能我是先想到【1】里面的东西,那么我就写出来。走完了【1】我发现需要一个【0】来将程序循环下去,于是我就写了【0】。运行了一会我发现需要一个判断于是就加了一个【2】判断。这样我再不断的验证修正我的程序。这样可以保证大方向上我是没有错的

综上:写程序是一个自动化的过程,所以你必须明了自己要自动化的是什么东西,在纸上先写写画画想好过程是一个很好的理清思路,想清楚要自动化内容的方法。纸上的图只是一个辅助的过程,代码+图=无敌,复杂点再加个公式。当然要按照上面的【1】- 【0】- 【2】的思路去写算法代码。

补充

在写任何一段代码的时候,一定要动脑子。在脑袋中要有每条代码的执行过程,即使是很简单的代码,这样的话思维才能够严谨,才不容易出错。

容易出错的地方:
边界条件,错误参数

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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