父亲节的烦恼6

在父亲节这天,我通过视频与孩子交流,却发现孩子专注于自己的玩耍,不愿与我互动,让我想起去年她在朗诵比赛中的表现。孩子在配合和专注力方面存在挑战,但她的学习能力和自由发挥的天性很强。尽管上海的教育环境注重孩子情绪,我们仍需关注并引导孩子提高配合能力。

今天父亲节,正在上班的时候,孩子妈妈发信息说孩子想跟我说会话,祝福爸爸父亲节节日快乐。

我一看心里挺高兴的,于是说到好啊,于是抽时间视频过去了。

结果呢,孩子自己玩得不亦乐乎,不跟我打招呼,孩子妈妈怎么劝说也没有效果,孩子只关心当前她最感兴趣的事情。

这让我想起了去年的秋天,幼儿园举办朗诵比赛,孩子妈妈报名了,在家里孩子怎么都不愿意当着大家的面朗诵。

各种诱导各种哄呀,有事孩子心情好了,就当着大家年朗诵一回。果然到了比赛当天,孩子上台后,不愿意朗诵了,孩子妈妈陪伴着也不愿意当着大家的面朗诵,场面特别尴尬。

这些事情不影响孩子在幼儿园上学的,上海这边学校氛围特别好,比较爱护孩子,照顾孩子的情绪感受。

总体看来,孩子学习东西很快,不慢,但是没有多少耐心,另外特别喜欢自由发挥,随着自己心情做事情,配合力度比较差一些。

想到小时候,孩子爸爸我和孩子妈妈基本在配合方面做的都挺好的。未来我们得仔细观察,引导孩子在配合方面取得进步。

【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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