吃饭行情将继续演出!

老股民声明:这里是深度套牢者抱团取暖的地方。由于我本人的失误,致使很多老朋友进入深度套牢的尴尬。所以,从去年十一月份开始,我只对因我而套进去的人及在这里的老朋友们说,和他人一概没关系,我的思维仅限于此。

老股民特别说明:本人以及这里的老朋友们满仓持有、深度套牢于银行股。我的所有涂鸦纯属自娱自乐与寻求心理安慰的结果。新来的你千万不可据此操作,否则后果自负。

为了加强自娱自乐的特色,为了空气的清新,我准备将坚决删除我所不喜欢的留言。同时欢迎你提出有理有据的不同意见!

 

虽然我不知道明天会怎么样,但我相信吃饭行情还没有结束,按照惯例将继续进行。

星期五大盘强劲、银行股相对低迷的原因是传闻周末降息,将进一步缩小存贷款利差,将压缩银行业的获利空间,对银行股相对来说是利空。对其他行业是利好,所以大盘走势强劲,特别是房地产股。

目前这个传闻已落空,不知道星期一的市场会怎么样反应?

 

假如不出意外,明天,我的实验帐户将实现100倍的利润,我将借这个特殊的时刻发泄一下一年来的屈辱。同时提醒适合价值投资的朋友们继续坚持价值(投机)投资,继续宣扬价值(投机)投资理念的价值。

 

我就睡觉去了,大家晚安!

【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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值