PAC真题库上线

PAC2016全国并行应用挑战赛真题库,将于2016年7月6日正式对外发布。届时选手报名参赛后,即可登陆PAC官方微信PACChina-HPC平台【考试系统】栏目,体验PAC挑战赛的“练习模式”,其中“考试模式”将在考试开始后开放。

题目类型分为单选及多选,习题涉及的知识包括高性能计算基础知识、高性能计算机发展历程、openmp、mpi、并行编程、常用优化工具的使用,Intel处理器特性及KNL相关知识等。

题目来源为清华、北大、中科院、华中科技大学、Intel等教授研究员,希望通过PAC赛题的模拟精练,帮助参赛选手加深高算理解,提高并行程序优化能力。“考试模式”开放后,在线考试分数将占初赛总分数的30%。

随着比赛日程深入,PAC2016将进一步配合走进高校活动、线下/线上双培训等方式,培养学生“理论实践相结合”的能力,更加贴近大赛的实际作用,发现中国好应用。

练习时间:

7月6日——8月8日

考试时间:

8月10日08:00——10:00

登录方式:

登陆PAC官方微信——【考试系统】——【练习模式】






原文发布时间为:2016年7月10日 
本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。
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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值