(原创)分享自学法

       最近两天开始面对那个让我痛苦的PETSHOP 4.0,曾经自己也看过PETSHOP 4.0的架构的相关文章,但一塌糊涂。我开始一步一步用我仅有的知识来研究,我发现通过分享,你能在你学习的每一步中,发现自己是否真的清楚了解全部。呵呵,有时一些不了解的。因为我在BLOG上瞎掰,好像又有些懂了。而且为了说明问题,还可以自己上GOOGLE老师那问问具体的解释。现在虽然还是比较模糊,但感觉这的确是一种学习的方法,因为前路开始变得清晰。跟大家分享这种学习方法是希望大家都能敢于SHARE。
        说远一点,其实学英语也是在这样。你把你学到的英语跟别人多分享一下,你也能记得牢固点。而且在SOVO,学习什么技术,以后都会过气的,想人生发展就要不断学习。因此在学校学习什么不重要,重要的是掌握学习的方法。分享学习法是其一。面对完全陌生的东西,怎样能很快摸清楚它,分享学习法可以HELP你。内化到外化~外化到内化,这个是一个著名的知识管理理论。其实SHARE也就是此理论的有效表现,通过内化(自学知识)然后外化(SHARE),外化可以使内化是否成功验证和动力,进一步来说,外化(SHARE)了以后,促进我们需要内化更多的知识。
       分享不要害怕。我们又不是WIKI百科全书,我们是菜鸟也好,是高手也好,那出自己学习的东西(外化),可以帮你们自己,也可以帮别人。继续支持BLOG,如果有时间。

转载于:https://www.cnblogs.com/ttaqt/archive/2006/11/09/554916.html

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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