初篇

作者近期加入SC(Securecomputing)部门,虽然并非其研究兴趣所在,但仍积极面对。通过参加RSA Conference,了解到信息安全产品的特性及其对公司员工行为的监控作用。尽管感到挑战重重,仍计划加强基础知识并寻求发展机会。

在优快云的第一篇博客,先随便写点最近的事情吧。

 

刚刚进入SC(Secure computing)这个部门工作,真是出乎意料。既不是自己在硕士期间的研究方向,也不是自己希望的研究方向。只因为接受我的那个上司部门调动,我也就跟着到了这里了。

 

不过好在自己是那种随遇而安的人,就硬着头皮上了。还有,目前部门的工作还重要是面向应用的,只要多思考,还是会(也许会)有出路的。除了关于密码的知识。

 

进入部门的第二周,也就是上周,参加了一个SC领域的软件技术和产品的展示会(RSA Conference)。仔细了解了一下这些软件,发现信息安全的产品真是太损了。因为,面向公司的安全软件就是要监视员工在计算机上的一举一动。

 

我将来的工作也就是这些吧,开发一些软件让使用电脑的人没有隐私。而且我必须要拿到专利。

 

这俩天真在琢磨学点什么东西,觉得自己欠缺的基础知识太多,有待加强。

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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