ShoppingCart

 

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 1 CREATE TABLE [dbo].ShoppingCart
 2 (
 3 CartID INT IDENTITY(1,1NOT NULL PRIMARY KEY,
 4 UserID INT NOT NULL,
 5 ProductID INT NOT NULL,
 6 Quantity INT NOT NULL
 7 )
 8 GO
 9 
10 CREATE PROC AddToShoppingCart
11 (
12     @UserID INT,
13     @ProductID INT
14 )
15 AS
16     DECLARE @ProductName VARCHAR(100),@UnitPrice MONEY
17     IF EXISTS(SELECT * FROM ShoppingCart WHERE ProductID = @ProductID AND UserID = @UserID)
18         BEGIN
19             UPDATE
20                 ShoppingCart
21             SET
22                 Quantity = Quantity + 1 
23             WHERE
24                 ProductID = @ProductID
25             AND
26                 UserID = @UserID
27         END
28     ELSE
29         BEGIN
30             SELECT
31                 @ProductName = ProductName,@UnitPrice = UnitPrice
32             FROM
33                 Product
34             WHERE
35                 ProductID = @ProductID
36     
37             INSERT INTO ShoppingCart(UserID,ProductID,Quantity) VALUES(@UserID,@ProductID,1)
38         END
39 GO

 

 

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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