给朋友们拜个年!

女士们!先生们!朋友们!老股民在此向大家拜个年!

丰收的狗年马上就过去了,将迎来喜庆的金猪年,祝大家在金猪、新的一年中合家幸福!万事如意!愿大家快乐炒股票,快乐投资,快乐赚钱,轻轻松松、快快乐乐每一天!

 

进入博客快要一年了,我也在此学到了不少东西,尤其是朋友们给我提供的资料,凭我一个人的能力,我也没办法搜集到那么多资料。

在此,我谢谢大家!谢谢朋友们给我的支持与帮助!

 

刚才我看了一下上一个有关于太钢的帖子,觉得有二件事情需要交代一下:

一个是有关于太钢的,里面有三位太钢的本地人提出不同的看法,这个需要引起我们的重视,所以我建议如果你买进了,那么就按照技术来操作,我不准备买入太钢。等待着太钢的年度报告公布以后我看看再说。

对于太钢本地人的反对声音,虽然说这是我国的特殊现象(本地人不会买进本地股票),但我还是重视的,为什么呢?因为我以前分析其他股票的时候为什么就没有本地人反对呢?比如说鞍钢,还有本地人说好的呢。朋友们也可以想想这个方面。本着谨慎、安全的原则,我不准备买进。

 

一个是关于本钢的,和夏雨爸爸说 :

    你转过来的那个投资家的本钢分析我看了,其他的没什么问题,问题在于他把钢材的出厂价与市场价搞糊了,本钢整体上市报告书的预测价格是出厂价,他引用的钢材价格是市场价,这个就相差太大太大了。

    市场价减去销售商利润空间,减去增值税才是钢铁企业的出厂价。我忘记了具体的价格,我的感觉好像是目前的热轧板价格还没有达到本钢在整体上市报告书中的价格,最多的也就是差不多吧。。

    太不严谨!

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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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