初次博客体验

作者在文中分享了自己大二时意识到专业不合适,决定跨考并寻找人生目标的心路历程。他提出要一步一个脚印地学习,通过提升编程技能来激发兴趣,以达到自我改变和找到生活重心的目标,最终期望能进入如阿B公司这样的企业工作。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

目录

自我介绍

目标

怎么学习

时间安排

目标公司

自我介绍

  第一次写博客,就先来做个自我介绍,,,其实我也不太了解自己。我从小时候开始成绩一直还不错吧(至少感觉身边人看来),但我自己知道我根本没有努力过,一直以来就是最低限度地按照大人的要求去学习去复习考试,高考是不管专业按分数上了末流985,现在大二了,越来越感觉自己的专业(某天坑)不适合自己,就决定先做自己喜欢的事,也想要跨考了。

  前文提到的不太了解自己,具体是不太了解自己的一生想要什么,想做什么,我挺在意周围人的看法,因为特别在意就索性放弃与人交际了,这次写博客也算逼自己一把了,想尝试一下专注于想做的事后可不可以改变自己吧。

目标

  首要目标是改变自己,想找到人生的重心;其次是学好一项傍身的技能。

怎么学习

  一步一个脚印,不会就问。

时间安排

  把写代码的成就感和兴奋感拉上来,就不需要什么死板的时间安排了。

目标公司

  emmm,阿b?


   

基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
评论 4
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