远程办公一周,为啥比上班一个月还累??

作者 | 景岁

来源 | 西二旗生活指北(ID:ShelchiLifeGuide)

远程办公第一周过去了

大家活得还好吗?

事还多吗?

会还开吗?

网还卡吗?

对接的同事还能找着人吗?

曾经我以为

工作 就是度日如年

是一天的痛苦乘以365天

远程办公后我发现

同样的工作

有不同的闹心

今天我们就给大家总结一下

互联网人在家办公的第一周

是怎么过来的

开会

办公位置

视频

工作内容

效率

公司食堂

上班时间

餐桌

你家

南北差异

工作姿势

总结

也不知道这种闭眼不下班

睁眼就上班的日子

什么时候是个头……

我曾想过疫情过后

最想见的人会是谁

答案有很多

可能是女朋友(开玩笑的)

可能是好基友

可能是海底捞的服务员

也可能是理发店的Tony

...

万万没想到

现在的第一名

竟然变成了

我可爱的同事

和尊敬的老板

新一周又要来了

许多公司返工时间又延迟了

你的远程办公时限

是越过越短了

还是越来越长了?

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【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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