操蛋的项目

作者分享了四个月以来从事二次开发工作的经历,包括重写文件管理器和图库的过程,以及在移植备份还原工具代码时遇到的困难,尤其是由于SDK部分功能缺失导致项目进度受阻的问题。
  • 一不小心,做二次开发已经4个月余。最大的感受就是操蛋。
  • 一个二次开发的文件管理器,后来重写了。一个二次开发的图库,后来也重写了。然后备份还原工具。正在二次开发中。
  • 不得不说,上一手的哥们还是很给力的。让我在二次开发的时候,没有那么狼狈不堪。特别是备份还原工具,代码分离的非常好。这样我在移植代码的时候,就不需要做过多的改动。
  • 但是坑爹的是,新的备份还原工具中,原本的加密界面的逻辑被重写了。而且以一个“SDK”的形式存在。这样就带来一个非常坑爹的问题。所有的方法都被重写,我这里在调用的时候,也要改变原来的传参,而且方法名也被更改。还有就是,这个“sdk”功能并没有之前所有的功能。这样,我在调用的时候,就无能为力。只有等他添加了之后才能去完成我的项目了。
  • 其实这个备份还原工具我这边已经完工了。但是我还得继续搞这个项目,因为”sdk“那边,有些接口还没有提供,我也就没有办法去真正完成我的项目了。操蛋啊。
  • 真有点厌倦这样子,老是移植之前遗留的代码。
【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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