期末总结

   时光飞逝,转眼之间已到期末,这一学期紧张而充实,有收获更有一些疑问。先来说一下贺老师吧, 跟贺老师相处了这么长时间,感觉贺老师很有有亲和力,思维更是活跃,课上总有很多创新的地方。总的来说,贺老师更像是我们的朋友,而且在贺老师的课堂上气氛总是很活跃,同学们学习兴趣浓厚,学习氛围很好。这学期的数据与结构课程,贺老师给我们引入了一种全新的学习模式,通过一个软件平台-——蓝墨云班课来进行自主学习,把学习的时间更多的交给我们自己去学习。

   在我看来,数据结构这门课程相比于上学期的C++是比较难学的,况且其中的内容也是比较繁多的。在上机课上通过自己看视频学习课本上的内容理解不是太深,所以觉得还有或多或少的疑问。但是上课的时候贺老师会给我们进行讲解,这时候可以解决自己没有学懂的问题。再就是我们可以通过优快云来发表自己的博客,博客内容是通过学习的内容来解决一些问题,这个让我们有新鲜感十足。还有蓝墨云班课这个平台,可以通过这个很好的,更方便的与老师进行交流,提出自己的疑问。每章节结束也有一些测试题,来进行自我检测,这可以很好的巩固学习的知识。

   再来谈一下我对翻转课堂的感受,翻转课堂给我们带来了与之前完全不同的学习环境和学习方法,我们与老师的交流更方便,时间可以更多的交给我们自己来支配,去自主学习书本上的知识,这对提高我们的自学能力有很大的帮助,锻炼了我们的自主解决问题的能力,但是,这也给我们个人自制力提出了更高的要求,可能对一些自制力不强的同学来说是不太好的。自制力不强可能在课下学习时间不是很多。

   总的来说这学期有疑问,有挫折,有收获,有挑战。希望自己在今后的学习过程中能不断提高,不断改进,从而不断地进行自我提升。另外,愿老师身体健康,阖家幸福。

  

  

   

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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