井底之蛙

  题记:想必大家都知道井底之蛙,或多或少我也是井底之蛙,或者更确切地说人生总是从一个井跳到另外一个井,只是跳的过程中我们能够欣赏一下外面的世界而已!

  

  求职结果:从离职-投简历-面试-上班,用了两周的时间,从博客园和拉勾网总共投递简历20个,收到面试通知的11个,去面试的10个,收到Offer数量4个;

 

  结果分析:从简历的反馈率来看简历还是需要进一步完善,反馈率比较低,面试成功率自我感觉还可以,面试的公司大部分都是创业型的公司,比较大的公司自己投了都貌似没有反馈,真是失败!

 

  外面的世界:都说移动互联是未来趋势,从招聘网站的职位和薪资比较来看,也的确是验证了这个,同等工作年限的,Android和IOS的工资明显高出.NET和Java一截,目前创业型的公司也大部分都是居于开发APP来推动市场获取投资,刚起步的公司不在少数,获得A轮以上投资的也很多,而且招聘人员现在可谓是不计成本,因为可以说现在很多的 创业公司都是烧钱的,烧的还是投资人的钱,所以对于薪资这块给的也是相对其他传统行业的大公司要高得多,最主要的原因是需求量迅速上升!这次求职过程不仅仅对这个移动互联的热度有所体会,更体会到移动互联之后就是智能的天下了,现在已经初露端倪了!

  为应对移动互联这个行业还是很有必要做些技术转型,首先计划是继续把Android学深,然后可以进行IOS的学习,以后的规划大致还是走移动互联和智能开发,也是自己比较感兴趣的,还需要多和外面的世界多接触,前两年太封闭了,在自己的井里月光天象,却发现那只是星象一角,现在地球都找到另外一个自己了,我也得找到和发现另外一个世界的自己才行; 

  精彩从未远去,精彩就在我的身边,世界一直在变,唯有跟进步伐,改变自己,迎接新的挑战! 

转载于:https://www.cnblogs.com/Hua-Min/p/jump.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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