time模块

#__author__:Administrator}
#data: 2017/12/1
import time
#print(help(time))
#print(time.time())#1512118427.6591978打印1970年到现在的的时间戳,单位秒********

#time.sleep(3) ********

#print(time.clock())#计算cpu实行时间

#print(time.gmtime())#结构化时间time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=12, tm_mday=1, tm_hour=8, tm_min=8, tm_sec=22, tm_wday=4, tm_yday=335, tm_isdst=0)

#print(time.localtime())#获取当地结构时间time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=12, tm_mday=1, tm_hour=16, tm_min=18, tm_sec=42, tm_wday=4, tm_yday=335, tm_isdst=0)************

# struct_time = time.localtime()
# print(time.strftime('%Y--%m--%d %H:%M:%S',struct_time))#2017--12--01 16:43:53格式化输出字符串时间 ,元祖转字符串******
#%y 两位数的年份表示(00-99)
# %Y 四位数的年份表示(000-9999)
# %m 月份(01-12)
# %d 月内中的一天(0-31)
# %H 24小时制小时数(0-23)
# %I 12小时制小时数(01-12)
# %M 分钟数(00=59)
# %S 秒(00-59)

# print(time.strptime('2017-12--01 16:37:04','%Y-%m--%d %H:%M:%S'))
##time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=12, tm_mday=1, tm_hour=16, tm_min=37, tm_sec=4, tm_wday=4, tm_yday=335, tm_isdst=-1)
#用法:
# a = time.strptime('2017-12--01 16:37:04','%Y-%m--%d %H:%M:%S')
# print(a.tm_year)
# print(a.tm_mon)
# print(a.tm_wday)#一个星期的第几天

# print(time.ctime())#Fri Dec 1 16:54:10 2017
# print(time.ctime(1512118427.6591978))#参数时间戳,转化为Fri Dec 1 16:53:47 2017这种格式

# print(time.mktime(time.localtime()))#转换成时间戳


# import datetime
# print(datetime.datetime.now())#2017-12-01 17:01:58.635216

转载于:https://www.cnblogs.com/xuxu-learn-python/p/7943746.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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