个人公众号成长记 - 如何做出好看的排版

作者使用壹伴插件在Chrome浏览器上优化了微信公众平台文章排版,实现一键排版,大幅提高工作效率,并提前准备了未来二十几天的文章素材。

第二天早上8点多就醒了
昨晚干到凌晨2点多才激动的睡下
今天早上起得这么早还是有些疲惫的

但是今天早上8点 定时发送第一篇推文啊
奇怪的是
昨天还觉得样式排版不错
今天再看就不满足了
这时候一个神奇的工具出现了壹伴
在chrom浏览器安装了插件,然后登陆微信公众平台编辑文章页面,发现大不一样
在这里插入图片描述
把文字粘贴进来,这样的排版分分钟就搞定了,一键排版功能vary好用
于是我的第二篇文章不是图片了围魏救赵
我很兴奋,想多排版几篇文章,以后每天动手设置一下定时发送就好了
爬虫搜搜搜
排版搜搜搜
于是,未来二十几天的文章被我整理成素材躺在我公众号的素材列表里了

好激动~
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又问必答

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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