暑假周总结七

本周做了网站的首页和添加收货地址的功能以及其后台,基本功能已完成了。平均每天花4到5个小时进行学习和

编码。这周主要是进行了编码的工作。

这周主要遇到的问题:

这周遇到的困难是对于一些CSS的属性不了解,这个周写CSS的效率不是很高,做一个界面花的时间比较长。同

时,对于文件夹的分类以前也存在问题,导致现在文件夹比较乱,文件夹的结构不合理,还需要花时间修改。

下个周还要继续网站的编写,尽量完成更多的功能,做了三个周了感觉做的东西不是很多,虽然工作都是自己一个

做的,但还是不熟练,所以工作效率不高。

转载于:https://www.cnblogs.com/musong1998/p/9655922.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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