周末推荐阅读【第二弹】

前言

只有光头才能变强

上周推荐阅读回顾:

Spring

在校招中,问得最多的框架就是Spring,其余的Struts2、Hibernate、Mybatis等等框架很少会被问到。而Spring的问题问得最多的无非就是:IOC、AOP、Bean的生命周期

Spring是需要Java开发者重点掌握的一个框架,所以今天我来推荐一下我以前在初学Spring,还有面试前回顾Spring写的笔记:

初学主要是对知识点的使用和理解,面试前回顾主要是对知识点的梳理

初学时Spring的笔记:

面试前回顾的Spring笔记:

推荐阅读

前阵子跟朋友在交流的时候提到了一下RPC,本来也想去学习一下然后写一篇关于RPC的笔记的。后来回想起,我也曾经看过比较好的RPC文章,讲得非常通俗易懂。所以在这里给大家推荐一下(我第一次写"给女朋友讲解xxxx"就是参照于他的文章)

他写的第二篇RPC文章并没有发到他的公众号上,所以我只能发个外链了(:

如何实现一个简单的RPC:

  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/36528189

最后

新建了一个微信Java交流群,有兴趣的小伙伴可以加入:

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新的微信群
  • 坚持原创的技术公众号:Java3y。

  • 文章的目录导航(精美脑图+海量视频资源):https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y

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帅的人都关注了


【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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