SOFA 开源两周年庆祝会

SOFAStack开源项目庆祝两周年,回顾与开发者社区共同成长的历程,分享成就与挑战,展望未来合作方向。

说明:也许这个视频不是那么精致,你看滤镜笨拙的不太会加,但主要是想和你们这群好朋友分享这一两年开源的日子,一起探讨未来如何走得更快乐。

那我们开始吧!????

没想到 SOFA 开源两周年的庆祝会以这么互联网化的方式进行,还记得去年开源一周年,我们在北京和数百位 SOFA  社区的开发者们一同庆祝,那也是 SOFA 团队第一次集体与大家见面,其实我们也挺紧张的。当时,宣布了蚂蚁金服服务注册中心 SOFARegistry 开源,也宣布投入分布式事务 Seata 社区贡献 TCC/Saga 模式,还有一起分享的庆生蛋糕,不知道当时你许下的愿望实现了没有呢?

从 2018 年 4 月宣布开源以来,得到了很多开发者的帮助,SOFAStack 团队一直秉承初心,认真对待每一行代码甚至每一句注释,当然其中也会有很多做的还不够的地方,是你们不断的鞭策和帮助,让SOFAStack 更加健康的发展。

这两年,社区开发者们不仅帮助我们改善文档、代码,也在各个专业技术大会或者 Meetup 中宣传和详解 SOFAStack,让更多人看到我们。这些都启发了我们,为了丰富社区的玩法,去年推出了SOFA Community 试运行方案,提供了社区角色的认可,在两周年之际,也陆续给帮助社区的你们寄去了纪念品。说到纪念品,SOFAStack 的每一个周边,从选材到设计,都是反复琢磨的,希望能 carry 技术圈时尚,也希望你们因为在 SOFAStack Community ,变得更酷。

这次我们邀请了很多社区的贡献者们、使用者们以及好朋友们录制了一些视频,在看的过程中,SOFAStack 团队还是被温暖到了,即使物理上我们天各一方。

SOFA 团队想对你们说:

开发者们对 SOFA 说:

最后,还是很想亲眼见到各位,期待疫情结束的与你们 meetup ❤️

你有什么想对 SOFA 说的么?欢迎留言~

【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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