2019年5月22日学习日记

博主近期学习图论并做洛谷的题,因事训练强度下降,Vjudge的题未做。介绍洛谷几道题,如命名数字用map建立关系,方阵转化需推规律,挤牛奶是区间合并题,回文平方数考察回文判断和进制转换。认为刷题收获大,将继续加油训练。

最近主要是学了图论,再就是做了做洛谷上的题。
最近事有点多,感觉训练强度有点下降,Vjudge上的题已经放出来了,但是还没来得及做。洛谷真的是挺训练人的了,命名那个数字在于需要把数字和字母之间建立一种关系,用map做比较容易;方阵转化那道题,我推规律推了好久,才把所有的情况的规律都算出来,就是一道单纯的规律题;挤牛奶是道区间合并题,求区间最大和空白最大,需要注意特殊情况;回文平方数就是考察判断回文数和进制转换,我在进制转换上卡了比较久,忘记怎么转化了,回去又把知识点复习了一遍。
感觉洛谷上的题,好好做的话收获还蛮大的,锻炼思维,哪里有漏洞就去补哪,明天训练好好加油!

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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