只是摆在那里 (情不自禁而转)

本文通过作者及其朋友的实际经历,探讨了人们往往为了拥有某些事物而付出高昂代价,但最终却发现那些东西并未真正融入自己的生活。真正重要的事物往往就在身边,却被忽视。

http://meditic.com/things-you-have-but-actually-not/

前几天一哥们让我带他逛西湖,我说我在杭州待了快两年了,自己从来不去西湖,每次都是被朋友拉去的。可当初自己选择办公室的时候,却一心想选个离西湖近一点的。真到了西湖附近,觉得西湖也不远,随时都可以去嘛,结果一年到头都没去过一次。

那哥们也感叹,他在加州买了套房子,当时花了很多钱就为买个靠近阳光海滩的,幻想每天可以去呼吸大海的气息,结果真买了海滩边的房子之后,反而从来不去海滩了。

回想起以前在租金昂贵的城区,办公室周围有很多商场、很多电影院、很多餐厅、很多咖啡馆、很多健身房、很多时尚小店,不过,这些地方并没有跟我发生过什么关系,重要的地方屈指可数,似乎就一个楼下的小型超市,一个隔壁的室外泳池,和一个附近的小餐厅而已。

几个月前搬到了郊区,原以为生活会非常不便,结果发现没有什么差别,我最常去的,还是一个楼下的小型超市、一个隔壁的室外泳池、和一个自己喜欢的附近的小餐厅而已。 不仅人少清净,交通方便,价格还更低。万一要去大商场、咖啡屋啥的,打个车去一趟也不过十几分钟。相比几个月才去一次大商场、几年才喝一杯咖啡的概率,十几分钟并不耽误多少时间。

人们往往会付出很多成本,去拥有很多东西,最后才发现,它们只是摆在那里而已,从来就没拥有过。

真正重要的东西,也许一直就在身边,只是很不起眼,低到了尘埃里。

转载于:https://www.cnblogs.com/tactoth/archive/2009/09/28/1575863.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。
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