一 智能闹钟:预备

本文回顾了作者在四年前完成的智能闹钟APP项目,将其通知类短信自动设置为闹钟。文章还探讨了自然语言处理中时间短语处理的重要性,分享了相关资源,并提出利用面向对象编程和自然语言处理技术提升APP功能的想法。

一、写在前面的话
14年4月的一个课堂作业:智能闹钟app。实现将通知类短信自动设置成闹钟。
例如:收到这样一条短信:“明天下午2点,在501开会”。该app将设置一个明天下午2点的闹钟(或者提前几分钟)。省去了在备忘录里记录的烦恼。
巧合的是:5月份某锤手机发布会上,展示了类似功能,只不过是自动添加到日历里。
当时,用eclipse+adt,c语言思维瞎写出来的(在小米应用商店搜:智能闹铃,就是它这里写图片描述)对不起下载过他的同志们啊!
现在打算用android studio,面向对象,或许试试自然语言处理的方法,瞬间高大上了。
二、自然语言处理中时间短语处理
相关几个链接
1语料库以及分词标记:http://www.cncorpus.org/Resources.aspx
2时间短语:http://www.doc88.com/p-1436195985843.html
http://www.doc88.com/p-959296799068.html
3时间短语表达式以及归一化:http://www.doc88.com/p-1806843616350.html

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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