我的创作纪念日

🌻机缘

黑客是我第一次让我了解到编程, 小学觉得黑客是真的帅, 我甚至一度想黑进一个大楼的LED显示屏, 如果当时我能掌握网络安全方面的知识, 就当时的安防系统(可能没那完善), 感觉还是有机会黑进去得, 可惜都是幻想, 现实总是骨感的, 后来也认清了现实, 就没咋想黑客的事了.

最初接触编程应该是高中的时候接触的VB(Visual Basic)编程语言,  当时感觉编程确实挺有意思, 不过那时候得自己还不知道有算法这个领域的存在, 只是知道在电脑上搬用代码, 编译运行, 主打就是一个玩, 也不知道VB是一门面向对象的语言(后来知道, 感觉自己好菜), 不过确实容易入门, 毕竟当时我还是一个高中生. 后来也去了解了C语言, 看了一点点循环结构就没怎么看了(高中嘛, 不学习学校的知识感觉都是不务正业, 所以后来就没怎么学习). 

在我上了大学的时候, 我的专业课第一个编程语言就是C语言, 那时候我也正式开始学习编程, 走上一条神圣得道路, 当你接触一个领域的时候, 每个人都会有求强心理(追求强者的心理), 当时我觉得拿过图灵奖的真的非常厉害, 简直太抽象了, 不知道他们是怎么想到的, 就这样也慢慢入坑了算法, 一个基于数学和玄学(acWing闫总说的) 的编程应用领域, 最初就是暴力解题, 大多数题还是不能暴力解出来的, 因为时间复杂度和空间复杂度都有限制,  有的题解就感觉这杯都不可能想出来, 属于那种不看不知道, 一看吓一跳的那种状态, 其实大多数人都是这样的, 没接触的一个算法知识点, 直接去做题基本都是白塔, 除非你是天才, 自己研究一种做法, 经典的体型其实就那么几种, 而其他的就是有了这包醋(算法知识点)才有的饺子(算法题), 学习算法本来就是一个折磨自己的过程, 不是你了解多少, 而是你把你了解的吃了多透才是最重要的, 就快排来说, 没几个人能分析懂它的时间复杂度和空间复杂度, 就连这些都没搞懂就开始研究线段树, 红黑树了, 这不是盖空中楼阁嘛, 最后把自己弄得很难受, 所以编程最重要的还是基础, 基础, 基础.(面试和算法)

关于写文章, 那应该是在我学习C语言结构体的时候, 老师貌似没讲对, 我就去网上查找结构体的相关知识, 然后发现了优快云这个网站, 一个专门发布编程相关知识文章的网站, 进去之后我看到了很多关于结构体的文章, 都写得很不错, 我也学会了结构体, 当时感觉我也可以在这个网站上发布我学习过程中遇到的问题, 可以跟大佬们交流交流, 于是开启了自己的博客之后, 虽然没有几个粉丝, 但是, 写完文章, 自己去看的时候, 就会觉得很有成就感, 时不时也有人关注我, 跟我聊关于编程的相关事情, 这个体验真的很酷.


🌸收获

在创作中我收获了不少的知识和技术, 在创作的时候我可以在网站中搜索关于这个知识点的知识, 很多优秀的博客供我参考, 这样不仅理解了这个知识点, 还将自己的感悟也写了下来, 之后再回来看也一目了然, 非常清晰, 编写博客的习惯也让我养成了记笔记的习惯, 学习编程真的很容易忘, 起初我觉得这怎么会忘, 可是现实确实忘的一干二净, 我就开始记笔记, 将自己觉得重要的知识点记在笔记上, 开始的时候使用手记, 慢慢的一个本子一个知识点, 感觉非常的散乱, 于是就开始用电脑记笔记, 电脑上有很多记笔记的软件, 我用的是Typora, 简洁又好用, 也学习了MarkDown语法, 一举两得, 慢慢地复习起来也容易了不少.

在我创作的过程中, 粉丝会向我反馈一些关于文章上的问题和对他们的帮助, 这种正负反馈让我始终保持着一颗虚心学习的心, 我也慢慢成长起来, 技术也在逐渐增长, 博客也逐渐成了一个学习圈, 输入与输出知识的站台, 我很欣慰能够认识到那么多大佬和萌新, 也是优快云给了我一个专注于学习的平台, 非常感谢.


🚲日常

我是一个比较热爱运动的人, 平时跑步, 骑行, 打球以及爬山, 各种运动都很喜欢, 所以闲暇之余基本都是运动, 不怎么玩游戏, 除了运动就是学习编程了, 另外在发现问题或者豁然开朗的时候就去写博客, 我喜欢在心情好的时候写博客, 因为那时候我的心里就一心想着如何将博客写好, 不会去想别的, 我喜欢边听音乐边写博客, 非常有意境.

由于我是一个比较容易着迷的人, 干一件事喜欢连着干, 容易上头, 不喜欢断断续续, 一断就很难再开, 所以有时候写博客也是断断续续, 有时候一天能写两篇, 有时候两周可能才写一篇, 我还是希望我能坚持写博客, 将自己学到的知识都记录下来, 供其他人学习, 我也好复习, 以达到双赢.


🏆成就

在优快云我应该还是一个萌新, 没有什么成就, 身边的大佬真的很多, 还是得跟他们多学习学习, 在编程上我觉得我花的时间还是不够多, 而且没有全身心地投入到这个学习当中, 很是惭愧, 不过, 之前也学习了一段时间的算法, 也去参加了不少编程比赛, 虽然结果不是很好(蓝桥杯省二, 计算机挑战赛国二, 数学建模省二, 算法与编程技术大赛优秀奖), 也让我对算法有了新的看法, 我觉得算法就像英语一样, 是一个日积月累的东西, 不是短暂的学习就可以对其进行掌握的, 虽然知识点没有增加, 但是题型在越来越复杂, 解决方案也越来越完善, 所以编程和算法的学习应该长期坚持, 尤其是学习一门新的编程语言, 不能停一天, 不然你就得回去重新看, 这样断断续续的努力只会让你之前的努力都白费, 所以贵在坚持, 其次, 我一直觉得基础是最重要的, 那些花里胡哨的框架那个不是基础堆积出来的, 所以, 学好基础才是王道, 共勉各位.


❓憧憬

  • 最近我在学习springcloud, 我希望我能熟练掌握它, 并且在不久做出一个属于自己的项目.
  • 另外最近也在学习算法, 刷题, 准备明年的面试, 坚持保持自己手感, 一定要坚持
  • 还有就是在学习英语, 我希望能学好英语, 对我以后看底层也有很大的帮助

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。
在科技快速演进的时代背景下,移动终端性能持续提升,用户对移动应用的功能需求日益增长。增强现实、虚拟现实、机器人导航、自动驾驶辅助、手势识别、物体检测与距离测量等前沿技术正成为研究与应用的热点。作为支撑这些技术的核心,双目视觉系统通过模仿人类双眼的成像机制,同步获取两路图像数据,并借助图像处理与立体匹配算法提取场景深度信息,进而生成点云并实现三维重建。这一技术体系对提高移动终端的智能化程度及优化人机交互体验具有关键作用。 双目视觉系统需对同步采集的两路视频流进行严格的时间同步与空间校正,确保图像在时空维度上精确对齐,这是后续深度计算与立体匹配的基础。立体匹配旨在建立两幅图像中对应特征点的关联,通常依赖复杂且高效的计算算法以满足实时处理的要求。点云生成则是将匹配后的特征点转换为三维空间坐标集合,以表征物体的立体结构;其质量直接取决于图像处理效率与匹配算法的精度。三维重建基于点云数据,运用计算机图形学方法构建物体或场景的三维模型,该技术在增强现实与虚拟现实等领域尤为重要,能够为用户创造高度沉浸的交互环境。 双目视觉技术已广泛应用于多个领域:在增强现实与虚拟现实中,它可提升场景的真实感与沉浸感;在机器人导航与自动驾驶辅助系统中,能实时感知环境并完成距离测量,为路径规划与决策提供依据;在手势识别与物体检测方面,可精准捕捉用户动作与物体位置,推动人机交互设计与智能识别系统的发展。此外,结合深度计算与点云技术,双目系统在精确距离测量方面展现出显著潜力,能为多样化的应用场景提供可靠数据支持。 综上所述,双目视觉技术在图像处理、深度计算、立体匹配、点云生成及三维重建等环节均扮演着不可或缺的角色。其应用跨越多个科技前沿领域,不仅推动了移动设备智能化的发展,也为丰富交互体验提供了坚实的技术基础。随着相关算法的持续优化与硬件性能的不断提升,未来双目视觉技术有望在各类智能系统中实现更广泛、更深层次的应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
本软件提供多种基于张量理论的流动诱导纤维取向计算功能,涵盖Jeffrey模型、Folgar-Tucker模型及各向异性旋转扩散系列(如Phelps-Tucker五参数模型、iARD、pARD、MRD与Wang双参数模型)以及慢速动力学方法(包括SRF、RSC与RPR)。针对四阶方向张量,支持三维空间中的线性、二次、混合、正交各向异性、自然及IBOF闭合近似;在平面取向分析中,则提供Bingham分布、自然近似、椭圆半径法、正交各向异性D型与非正交F型等多种闭合方案。 软件可计算平面或三维条件下的完整方向分布函数,适用于瞬态或稳态过程,并整合了Jeffery、Folgar-Tucker与ARD等基础取向动力学模型。同时支持基于Phelps-Tucker理论的纤维长度分布演化模拟。 在线弹性刚度预测方面,集成了平均场模型体系,包括Halpin-Tsai公式、稀释Eshelby解、Mori-Tanaka方法及Lielens双夹杂模型,适用于单向或分布型纤维取向情况。所有刚度模型均可导出对应的热应力张量与热膨胀张量。 此外,软件具备经典层压板理论分析能力,可处理随厚度变化的纤维取向对复合材料板刚度的影响。在分布函数重构方面,提供Jeffery解析解、Bingham分布、椭圆半径法及四阶最大熵函数等多种方法用于平面取向分布的重建。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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