英语老师对我们的无语

         开始大一的时候,学院给我们安排了大量的英语课,那时候大家学习英语的激情虽然很少,但是我们遇见了一个对我们很用心的而且很耐心的老师,她对我们真的很好。即使大家不愿意听课都会来上课,老师从不用点名来促使我们上课。齐齐老师她教了我们一年,后来她出国深造了。由于我们学院重视英语,毕竟我们是学习软件的,以后是要跟英语打交道。大二的时候继续开了英语课,也就换了一个老师。大家对这个老师都非常不满意,而且这个老师每节课都点到。这让大家都感觉很烦。但是话又说回来学习是靠自己的……上个学期这个新的英语老师就对我们很无语了。
        今天老师再次对我们无语,上周布置的英语作业说今天讲的,做的人不超过五个,老师再次说我们这个班就不如她教的另外一个我们学院的班级。说了如果现在不好好学习以后一定会后悔,很多人都知道以后是经常要用到英语的。但是大家就是不愿意去好好学习。其实我也觉得这个英语好难学啊,记单词就更难了,更不用说去把一篇英语课文很流利的读下来了……看到老师对我们这样的行为的无语。首先不是说要学的有多好,至少要有点学习的态度吧。。。
        这些辅助学科对我们以后来说都是很重要的,据学长学姐们说。我们下个学期还要学日语,这些对我们以后的工作都是有很大的帮助的。真的感觉我英语都没有学好,又来了一门语言,真的有点头大啊!不过想想这些没有太大的联系也不用太担心的了。
【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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