苏嵌//周潇

苏嵌                                                                                                                                   项目实战

        

学习日志                                       姓名:周潇             日期:2018.7.16

 

 

 

 

今日学习任务

 

  1. 变量的三大特点
  2. 了解了全局变量与局部变量
  3. I++和++i的灵活计算

4.函数的应用

 

 

今日任务完成情况

 

(详细说明本日任务是否按计划完成,开发的代码量)

1.基本了解了变量的三大特点

2.全局变量与局部变量的区别和各自作用也了解了

3.对i++和++i的计算还存在些问题

今日开发中出现的问题汇总

 

I++和++i还没有彻底弄懂

C语言的编写对函数的应用还不太会,有些步骤不能很好的理解。

 

今日未解决问题

 

C语言的编写和函数代码的灵活活用

 

今日开发收获

今天的收获还是蛮多的,了解到了自己的不足之处,也了解到了很多新知识.

 

自我评价

 

(是否按开发规范完成既定任务,需要改进的地方,与他人合作效果等)

 

 

自己仍有很多不足之处,上课不能高度集中,总会有些走神的情况,代码的编写也还是做不好,不能掌握,脱离样本有些难以完成。

其他

 

 

 

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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