胡思乱想

本文探讨了作者对于人类所处维度的独特见解,认为人处于3维和3.5维之间,并提出了一个有趣的假设:即人、动物和植物分别处于不同的维度层级。此外,还进一步将人的维度细分为多个层次,认为通过学习和成长可以实现维度的提升。

     今天是到哈尔滨的第二天,其实要说的事情和来到哈尔滨是没有任何的关系的,只不过突然看了学长前几年写的blog,发现时间过的好快,前段时间又和陈潇一块看了星际穿越,顺道温习了一下the matrix,今天同学正好要上矩阵,一堆堆的事情联想起来,就觉得,好像有些重大的事情需要去记载一下了

     我一直在想人是几维的动物,因为我至始至终是承认人是动物的,和进化论无关,人这么完美的物种,无不相信是通过进化可以得到的,关于这方面的解释,以后有空在写blog介绍,虽然我不确定人是几个维度的,但是有一点我是可以肯定的,人是在3维和3.5维之间的,如果让我用我目前的感觉去划分的话,植物是3.1维,动物是3.2维,人是3.3维,很好奇我为什么会有小数的维度,其实这个和control有关,一个很简单的观点,四维的世界可以控制三维的世界,三维的可以控制二维的,人生活的宇宙是3.5维的,因为有时间的概念,如果一个区域是没有时间的,死寂一般,那就是三维的,后来大爆炸产生了时间,我不知道究竟是把世界从三维推动到了3.5维,还是从更高的维度降低到了3.5维,反正,这个世界还是产生了,基于高维能控制低维的理论,我觉得,动物可以决定植物的生死,人可以决定动物的存在,所以他们的维度应该是递增的,好吧,我知道你会有很多的理由来辩解我,那我继续论述,这个理论的第二个依据是,对时间的概念不同,植物按照时间的周期来进行繁殖,非常固定的周期,动物对时间的概念也不会太强,非常的一般,人呢,就会安排时间,控制时间,所以既然3.5维的世界小数代表的是时间,那么上面的论述,好像就合理了一些。

      接下来的论述或许就会上升的哲学的高度了,我一直反对哲学,因为他们是站在人的高度去解释人的生活,好比二维的物体去观察二维的物体,肯定会以偏概全的,但是你用三维的观念去看二维,那就一目了然了,但是哲学依旧是存在的,那必然有它存在的道理,基于这个理论,我就觉的人其实是分层的,其实关于人是分层的这个理论,是非常有依据的,因为有的人一眼就能看出你的思想,有的人,你一眼就能知道他心中的小九九,因为层次的不同,所以很多时候,高层次的人能用人的手段来控制低层次的人,不赘述了,多想想,肯定很多例子的,那么人如果分层的话,肯定是3.3.1,   3.3.2,    3.3.3等等等等的层次高层的人可以透析低层人的思想,而且这样一来,哲学似乎也就有了存在的意义了。

      人是有3.3.1   3.3.2   3.3.3.。。。。这些维度的吧,这些维度是可以相互转化的,也就是你看婴儿可能啥都不懂吧,但是到了成人,就懂很多了,成人就能看穿小孩儿的想法了,也就是3.3.x,这个x的维度是可以用十年或者二十年来进行提升的,这就是为什么有的人经过近十年的成长能变得非常的成熟,但是3.y.x,这个y 的维度是吧,也是可以改变的,但是时间长很多,可能要千百年,而且不是仅仅的人情世故这些就能学会的,因为人第一寿命不够,第二也不懂该去学什么,比方要提升x的维度多学习多闯荡就会提升,但是y这个维度人是不会知道的,当然是一般人,但是有的人知道了,这就有了,所以就有人修炼成神仙了,古代应该是有的,不然神话也不能凭空产生是吧,y这个维度还包括了植物动物这些,所以他们修炼的结果就是妖怪啊等等这些。z.y,x   z这个维度肯定也是可以改变的,但是方法和时间肯定更复杂,人和动植物肯定是不行了反正能提升z这个维度,宇宙也花了好几万亿年,对人来说讨论意义也不大,对吧,哈哈


 

     

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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