第五周助教总结

本周心得:

学习C语言也有半年多了,也算半个入门者,期间也写了一些自娱自乐的代码,其实学习每个语言,最重要的是掌握思想,而C语言又是学习编程思想的基础语言,我也要更好的去学习。

1.助教博客链接:
https://www.cnblogs.com/zw431387/

2.本周点评的作业数量:32(6人未提交)
https://www.cnblogs.com/Allen15773771785/p/10620545.html这位同学的格式不对,问题描述不清晰,没按照老师的要求来
https://www.cnblogs.com/wangdian1/p/10620695.html这位同学的代码格式,流程图都按照老师的要求来了,做的很好

3.本周落实的改进计划和优化
教会同学们如何去调试,回顾以前的知识,更好的掌握以后的知识。
发现一个问题,结对编程,两个人代码格式,流程图都是一模一样,你也不知道是不是抄袭,如何去判断是一起写的还是抄袭的。

4.下周的计划改进
继续保持和老师沟通交流

转载于:https://www.cnblogs.com/zw431387/p/10626329.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。
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