编程学习开始

一名材料科学专业的学生,出于对编程的热爱,决定跨考计算机。目前专注于学习408计算机知识,同时提升编程技能,参与项目和比赛积累经验。通过日语和板绘的背景,增强多元化能力,并期望进入AI和深度学习领域。每天设定固定学习时间,通过做题和笔记深化理解,并计划在平台上分享学习心得。

自我介绍

  • 本人是普通二本的材料专业的学生,自高中开始就对编程一直感兴趣,大一大二在学习日语,也学了学板绘,现在决定了要跨考计算机的目标,所以在学习408四大件,也在学习编程语言。

编程目标

  1. 磨练自己的技术,提高自己的竞争力
  2. 在本科剩余时间多参加一些计算机相关的项目和比赛,丰富自己的经验
  3. 通过实际技术的学习,辅助学习408内容
  4. 通过这些基础学习自己感兴趣的AI,深度学习相关的内容

如何学习

  1. 每天抽出两小时的时间学习,周末抽出三小时时间学习
  2. 弄清知识点之间的细节,做好笔记和思维导图
  3. 在牛客网上刷题,加深自己对语法和语言的熟悉和理解
  4. 将自己学习期间的经历、感悟还有内容写成文章,分享在平台上
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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