蓦然回首

当初是想在这里留下我工作的足迹,一年快要到头了,蓦然回首,原来的计划早已付之东流。在新浪的BLOG经营的日子,为了整理的美观,为了别人的欣赏,我写了很多不知所谓的话。我想我博客的对象应该变为我自己了,从儿童节的今天开始,为自己而写文字。

[@more@]安徽联通BSS项目结束有一段时间了。当初一起奋斗的兄弟们都已分开,龙龙阿哲在湖南,大波去了山西,定丁好像到了黑龙江,张总也在往返几天后回了北京,只有我留在这里继续着扫尾测试的工作。晚上回到宿舍只身一人,冷清的307,没有恶劣往日的喧嚣。这也让我开始思考。我这一年来到底做了些什么?以后的路又该如何走下去?BI真的适合我么?

没有结论,因为怕自己得出错误的结论。所以需要查阅大量的资料,结合自己的经历,我需要踩一些过来人的肩膀。职业生涯,都说前5年是关键的,我庆幸自己在第一年就有了这样一种意识,我开始认识到我必须选择自己的未来。

学校,这个词终于离我渐行渐远了。我的双脚必须向前移动。

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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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