GoSublime User Settings

本文分享了Go语言编程的实用技巧,包括环境变量设置、项目特定的GOPATH使用及代码片段,如函数测试模板、for循环、条件判断等,帮助提升开发效率。
{
    "env": { "GOPATH": "$GOPATH;$GS_GOPATH" },
    // "env": { "GOPATH": "$GS_GOPATH" },
    
    // you may set specific environment variables here
    // e.g "env": { "PATH": "$HOME/go/bin:$PATH" }
    // in values, $PATH and ${PATH} are replaced with
    // the corresponding environment(PATH) variable, if it exists.


    // if set, whenever possible `GOPATH` will be set to `GS_GOPATH`.
    // please see `Usage & Tips` `ctrl+dot,ctrl+2`
    // section `Per-project  settings & Project-based GOPATH` for details about `GS_GOPATH`
    // "use_gs_gopath": false,
  
 "snippets": [
        {
            "match": {"global": true, "pkgname": "."},
            "snippets": [
                {
                    "text": "func Test$",
                    "title": "func Test(t *testing.T) {...}", 
                    "value": "func Test${1}(t *testing.T) {\n\t$2\n}"
                },
                {
                    "text": "for",
                    "title": "for k, v := range {...}", 
                    "value": "for ${1}, ${2} := range ${3} {\n\t$4\n}"
                },
                {
                    "text": "iff",
                    "title": "if err := func() {}", 
                    "value": "if err := ${1} {\n\t$2\n}"
                },
                {
                    "text": "ifr",
                    "title": "if ret, err := f() {}", 
                    "value": "if ${1}, err := ${2} {\n\t$3\n}"
                },
                {
                    "text": "ife",
                    "title": "if err != nil { return }", 
                    "value": "if err != nil {\n\t$1\n\treturn\n}"
                },
                
            ]
        }
    ]

}

 

转载于:https://my.oschina.net/3cwYg4/blog/796563

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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