进击の程序猿

作为一个小白 从知道C/C++到接触C/C++开始我是蒙圈的,和所有初学者一样的从看见hello word的时候内心是惊喜的。但是,心里清楚明白这条猿之路并不好走,希望藉此博客记录学习过程中的点点滴滴来激励自己和见证自己的成长。未来能走多远,自己也没有肯定的答案。可能记录方式和内容会有点莫名其妙和混乱,毕竟也是第一次写博客之类的东西,后面的日子里同时再加以改进吧。

今天开始接触到从一个小小的项目开始入手来了解C语言的代码具体含义:

#include <*stdio.h>* 两个星号是刻意添加 编辑的时候无法显示后面文件

上面这个代码今天理解了为代码的头文件。

#include 这个在头文件的代码语法里的含义表示:把后面的stdio.h文件里的内容copy到当前.c文档里。

问:为什么要把stdio.h文件里的内容copy过去呢?

因为这是属于C语言的特性,C语言里有规定,所有的函数必须要先声明或者定义后使用,至少要声明再使用。

问:什么是声明?声明和头文件的关系是什么?

顾名思义,就是打招呼的意思,函数的声明代码写在了stdio.h的文件当中,声明也可以理解为这个函数是个什么样的函数。

  • < > 尖括号的含义

头文件中的这个尖括号表示 这个头文件在哪个位置,表示这个头文件在编译器的预定义的一个默认的一个C库的默认目录。
尖括号也可以变换为双引号“ ”使用,“ ”双引号表示这个文件在当前目录下(如当前程序名为admin.c , 那么当前目前就是在admin.c 的目录下)。如果在当前目录下找不到该文件,系统会自从编译器默认的目录下寻找这个文件。常用的头文件一般为尖括号表示。

以上理解为本人个人理解 不代表知识点的正确理解。如有误请多多指正指教

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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