devstack

# Interactive Configuration
# -------------------------

# Do all interactive config up front before the logging spew begins

# Generic helper to configure passwords
function read_password {
    XTRACE=$(set +o | grep xtrace)
    set +o xtrace
    var=$1; msg=$2
    pw=${!var}

    localrc=$TOP_DIR/localrc

    # If the password is not defined yet, proceed to prompt user for a password.
    if [ ! $pw ]; then
        # If there is no localrc file, create one
        if [ ! -e $localrc ]; then
            touch $localrc
        fi

        # Presumably if we got this far it can only be that our localrc is missing
        # the required password.  Prompt user for a password and write to localrc.
        echo ''
        echo '################################################################################'
        echo $msg
        echo '################################################################################'
        echo "This value will be written to your localrc file so you don't have to enter it "
        echo "again.  Use only alphanumeric characters."
        echo "If you leave this blank, a random default value will be used."
        pw=" "
        while true; do
            echo "Enter a password now:"
            read -e $var
            pw=${!var}
            [[ "$pw" = "`echo $pw | tr -cd [:alnum:]`" ]] && break
            echo "Invalid chars in password.  Try again:"
        done
        if [ ! $pw ]; then
            pw=`openssl rand -hex 10`
        fi
        eval "$var=$pw"
        echo "$var=$pw" >> $localrc
    fi
    $XTRACE
}

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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