20190314

本文详细规划了2019年的个人技术学习路线,包括Kubernetes、英语、Python/Java/Go、Docker、计算机网络、Jenkins、DevOps、Linux、架构思维等技术领域,同时分享了西安、泰山、成都等地的旅行计划。

2019目标:没人拦着你学习啊,懵逼个甚,Just学嘛

 kubernetes   4月份前基础
 英语
 python/java/go
 docker
 计算机网络
 jenkins
 devops
 linux
 架构思维
 出行计划:西安(华山,清明),泰山(爸妈五一前),成都(峨眉山,九寨沟,十一错峰),重庆,安徽(黄山),云南(元旦)
 

今日计划:

2.vault 关停后再启动需要重新init的原

aws上的ebs,what and how
python学习第一天,爬虫实现爬取网站内容
jenkins freestyle执行和node执行的目标是哪里?k8s中的freestyle是在哪儿?node来自于哪儿?
icmp 科普一下
github上开始维护代码
从现有代码中整理docker,k8s和jenkinsfile的代码
使用terraform搭建gcp与aws之间的VPN,涉及到gcp的权限配置和VPN的原理
通过postman使用gcp的api请求
linkedin的aws教程

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。
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