退役

时光荏苒,转眼间已从大一的小鲜肉变为了大三快结束的老油条。从当初跟在学长后面的小虫子到现在身后也有一帮学弟学妹。回想当时,也不知道今天原来是如此。(允许我小小的感慨一下)


今天难得完整地上满了七节课,也没有心情再去图书馆看书,打开直播OB海鲜团各自在单排,速度与激情8上映,dota2的人也起飞不了,突然有点不知所措,想起我参加的第一个比赛CCPC中南地区邀请赛已经开始报名了,前两天把教练帐号给了下一届的学弟,自己再悄悄的登录了一下帐号,看到今年又注册了四支队伍,又不禁想起曾经两次参加这个比赛的经历。再看到名单中有一个老队友,也是唯二的大三参赛选手之一,情随事迁,感慨系之矣。


两年前,也恰恰是这个月份,(如此看来现在写这个退役贴也正是合适。)也恰恰是这个比赛,让我从一个浪迹学生会的孩子投入了ACM的怀抱。第一次参加比赛的记忆是惨痛的,被虐的体无完肤,同时也激起了我的兴趣和斗志,不想再比完赛只是低着头恨不得越快离开越好。回到学校疯狂努力学习算法、刷题,期间再经历了南洋理工首届CCPC的失败,最终在恰好第二年整的时候,第二次参加中南邀请赛时拿到了学院有史以来第一枚奖牌(铜4)。


其实也早就知道自己的ACM之路何时终结——去年青岛区域赛结束之后。说是搞了两年的ACM,青岛区域赛却是第一次也是唯一一次参加的ACM-ICPC赛事,之前都是在CCPC兜转。作为一个ACM“传统弱校”,最后一站能拿到一个铜牌,也算是真正意义上的正统ACM奖牌,已经保研了北京某学校的第一届”革命先驱“听到这个消息也是好好激动了好一会。当然,结果是好的,毕竟突破了零了。那时从青岛回来本应该就写一篇赛后总结的,但是却一致提不起兴致,大概原因也正是因为这仅仅是一枚铜牌吧。青岛这次赛区本身就是超大赛区,我们只花了一半时间就拿到了稳铜牌,然而后面一半时间基本挂机。其它题目说难也不怎么难,但是奈何知识不够,无论如何也做不出来,也再一次深刻的认识到了自己与大牛的差距。然而又怎能说不遗憾呢。


两年间,有过狂热,也有很长一段时间的松懈。逃课去听魏老师给研究生上的算法设计课……下课抓着他问背包……两次参加暑假集训,到大一班上去宣传ACM,给学弟讲入门算法,搭建自己学校的OJ平台……兜兜转转,两年来,我为ACM确实付出了很多。但ACM的回报也让我感到满足。比赛现场时的紧张刺激好玩……志愿者送来气球时的激动,看到排名在奖牌区内的欢快……也许有人会说只不过是两块铜牌……实在算不得什么成绩。然而收获的哪有仅仅是奖牌呢,ACM让我大学绝大部分时间变得实在是充实,从来没感觉自己很空虚无聊什么的,因为你有”无尽“的题目和算法可以去做去学,因为你还有你的idea没有实现,单仅仅从这一点,对我这个学渣来说就很值得了。更难为可贵的收获到了队友的友谊,team的默契。至于那些程序员的嗅觉、快速学习能力之类的也肯定是比其他人要好一些的吧。


两个队友都选择工作,而我准备考研。我问他们面试的时候ACM经历到底有没有用,他们说贼有用……问你有项目经验吗?答曰没有,我搞ACM的。面试官:噢,你是ACMer啊……就开始问ACM经历。而我考研的学校复试环节也有机试一环,题目对我等ACMer来说肯定要简单很多。


到我学弟这一届,也是学院ACM第三年了,有人现在大二的实力就已经在我之上了,大一也有不错的苗子,也算前途可观。祝愿江西财经大学我院能够在ACM越走越好。


到现在,对于我曾经参加过ACM一件事,我是抱着庆幸态度的,是幸福的。至少我的大学是清晰的,不是没有目标的。到现在我的目标考研,又是清晰的。庆幸自己遇到了魏老师,梁超,吴雅男,也是感恩的。



【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值