多谢朋友的鼓励

今天我迎来了第一个给我评论的人,我偷偷看了这个人的博客,是个大神,心中激动心情无以复加,感谢陌生人给我的动力。
下面我也将朋友给我的委婉鼓励献上,感谢并铭记。


1.Spring是一个工具,为了让你的操作方便,代码简洁。不用感觉难,如果真的让开发变难了的话不会那么多
程序员在用的。
2.学习这个框架也好,其他东西也好,第一步就是要会用,会应用,能完成功能,然后再去想它的意义,它的
底层,它的优秀,它的缺点。
3.学习怎么用的方法就是 搭建项目,写两个demo练习,这就会用了。
4.然后spring没啥好说的,在web项目里主要理解一下springmvc,流程在资料里的第二个文档里,也不用我写了,我就搞个demo。
5.  先搞配置文件,建项目结构,项目执行流程:加载web.xml,加载Spring-mvc.xml,然后从index.jsp->UserController->UserServiceImpl->UserDao->返回UserServiceImpl->返回UserController->跳回页面。
照着做一遍,体会一下数据从哪到哪就OK了,然后能感觉到springmvc就是一个用来页面进行交互的东西。从service开始还是没变和原来一样。

让我回忆起了最开始我学习编程的时候,感谢每一个帮助过我的人。
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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