当你做错事的时候

今天和保增讨论了一个问题:如果感觉读6年博士是一种生命的浪费。你会选择放弃博士而用四年读研吗?(硕博连读的如果改为硕士要花4年读完,个人认为这是一种惩罚)如果真的认为读博士是浪费,你会再浪费两年吗?

这让我想到一个经典的博弈问题。你已经投资某个项目并花了10000元,如果有人告诉你,你再追加10000元,你就可能连本带利赚回来。你会投钱吗?如果你再投钱,有可能你的这个一万元和上一个一万元的待遇是一样的。你会再投钱吗?如果你不投钱,你过去的一万元就会泡汤。你会再投钱吗?大多数情况下我们会这样做:再投入一笔钱。

其实我们很难断定这样投钱下去会不会损失更大了。我们想要的只不过是把过去所投入的东西捞回来。其实这里需要更加理智的判断。但我们往往不那么理智。当第一笔钱投入结束,我们应该估算下下一笔钱是否该投,以及第一笔钱的投入是否真正有效。我们不能单凭别人的一句话就投钱或者不投钱。

这其实就是一个投入和产出关系的模型。但是这个模型中,我们有可能越陷越深,难以自拔。当年老师说:如果你们明白了其中的道理。异地恋时,如果女方想留在男方。就一定要在离别前一段时间,不停的让男方请客。这样男方会因为自己投入过多而一直牵挂女方。就可以有效的防止分手。有机会的同学可以试用一下(不管用不要找我)。

不过读不读博,读几年博..这的确值得探讨。俺老板说,在中国读博的确没有啥必要。因为读出来,你只能在中国成为这个方向上的第一。如果在国外读,那会成为全世界的第一。想想也是这个道理。

【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
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