ES6

Var-Let-Const

var num1 = 1
console.log(num1)
let num2 = 2
console.log(num2)
const num3 = num2 * 2
console.log(`${num3}`)
for (let i = 0; i < 10; i++) {
    console.log(i)
}

Array Function

const numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
const double = numbers.map(number => number * 2)
console.log(double)
const greet = name => console.log(`Hello ${name}`)
greet('javascript')
const Demo = {
    name: 'Demo',
    hobbies: ['Horses', 'Movies', 'Drink'],
    printHobbies: function () {
        this.hobbies.map(hobby => console.log(`${this.name} loves ${hobby}`))
    }
}
Demo.printHobbies();

Default Arguments

const multiply = (a = 5, b = 12) => a + b
multiply()
multiply(undefined, 3)
multiply(null, 3)

Template String

const Demo = {
    name: 'Demo',
    date: '2019-08-01',
    todos: [
        {name: 'Go to Store', completed: false},
        {name: 'Watch movie', completed: true},
        {name: 'Running', completed: true}
    ]
}
function render(todos) {
    return (`
    <ul>
        ${Demo.todos.map(todo => `
        <li>${todo.name} &nbsp;${todo.completed ? '√' : '×'}</li>
        `).join('')}
    </ul>
    `)
}
const template = `
    <div>
    <p>${Demo.name}</p>
    <div>${render(Demo.todos)}</div>
    <p>${Demo.date}</p>
    </div>
`
document.write(template)

Tagged Template String

function highlight(strings, ...values) {
    const highlighted = values.map(value => `<span style='color: red;background: yellow;'>${value}</span>`)
    return strings.reduce((prev, curr, i) => `${prev}${curr}${highlighted[i] || ''}`, '')
}
const user = 'Tiny'
const topic = 'Learn to use ES6'
const sentence = highlight`${user} has commented on your topic ${topic}`
document.write(sentence)
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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