第一份工作总结【陆续更新】

时间真的过的飞快,6、7月份刚开始实习的时候连git都不会玩,后来慢慢的开发了一些简单的模块、报表,再到后来接触一些大的完整的功能项目,在gitlab上记录着我的密密麻麻的commit记录,最近出于论文和毕设的考虑,打算离职好好准备一下,借此机会好好休息,沉淀总结一下,确实,碰到的人和经历的事,让我更加清楚地认识到,这就是社会,作为实习生,确实需要学的东西太多,任务也不算少,加班到一两点也有一段时间,但现在想想,除了身体非常拒绝之外,能完成任务有时候还会为自己骄傲,心里还会有美滋滋,技术上,基本能驾驭,mongodb和redis有一定的了解,最主要的还是业务逻辑代码的编写,从一开始能完成任务,到后来会优化数据库的操作,再到后来会考虑到时间复杂度甚至用户体验。代码整洁还是不够,代码的可扩展性不是很好,对代码的执行效率的优化还不够。

 

(2019-03-22)目前在学校准备毕设和答辩,等完事了,继续更!!!

 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

hewesH

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值