关于学习的一点点建议,给自己看,各位看官也可以看一下

本文探讨了在海量信息中筛选有价值知识的重要性,并强调了记笔记作为学习工具的作用。作者分享了使用不同笔记工具的经验,指出移动性和分享性的不足。文章还提到了知识学习的遗忘曲线,以及通过复盘和实际应用来加深理解的方法。

写笔记,写笔记,好记性不如烂笔头,更何况我等记性不好的芸芸大众,我之前写的笔记用过oneNote,wps,word,甚至还有电脑的记事本,但有一个问题,就是移动性不是很好,用手机访问有点麻烦,而且没有分享性,导致,可能写一段时间,就不想写了。知识学习的时间长了,就忘了,也不知道到底该怎么办,学过,很长时间后就跟没学过一样,只有一些零星片段,令人苦恼,没有的法子,只有复盘,用到就复盘,所以才有在工作中,或者项目中加深理解的说法。但学习过程中,掌握的思考方式和某种更本质的提高是不会轻易遗忘的,而且以后想捡起来就更加容易,温故还能知新。
当今世界,知识的量是如此的多,多到令人眼花缭乱,头晕目眩,所以筛选信息变得如此重要,重要到搜索引擎大有可为,高质量的内容优先展示,这一点,希望能做的更好,再好一点。

【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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