去尼玛风险

我写了一份价值34万美元的方案来帮助一个在线零售商改进他们的网站。当时我和5个全职的程序员一起干(全在我家工作),这也是不小的开销。客户同意了这个方案,但他们要求我签一份合同——一切看来都很正常。

没问题。我把合同发给了我的律师。她做了些修改,然后发给了客户。然后客户又做了些修改,发回我的律师。这样来来回回,大概进行了一个月。我毫无经验,以为做生意就是这样。

不堪我合同条文上的折腾,客户最终放弃了我,采用了其他人的方案。

该死。

但是我很幸运,另外一个大客户来敲门了。一个世界500强的大公司需要一个电子商务网站。我写了一个400万美元的方案(哇塞,这互联网经济繁荣的日子…)。客户接受了,并给了我一份合同让我签署。

这回,我没有把它发给我的律师,而是发给了我的老爸——他是一个老企业家。

“只管签,”老爸冷静的说。

“可是里面写着各种各样让人抓狂的条款!”我回复道。“上面说,如果事情办不好,我个人要承担法律责任的!上面说,如果逾期未完成,我要赔偿损失的!”等等。

“只管签,”他说。

“但是,如果出了什么意外了呢??如果网站宕机了呢?如果我没有按时完工呢?如果…??”

“你觉得这些事情会发生吗?”他问。

“应该不会。但万一呢?”

“到时你知道该怎么做吗?”他说。“告诉他们,‘去告我吧。’”

老爸是对的。我接下来这个项目,他们付了款,事情很顺利,没有人被起诉。

之后有个时间,我需要雇一个全职的程序员。我很不安,因为我的积蓄只够支付他两个月的薪水,除非我能尽快的找到下一个客户。

“两个月后再考虑这个问题,”老爸说。

他已经为我工作好几年了。

这种完全不考虑风险的做法让我受益不少。人们说企业家就是探险者。我觉得我是太懒、太大意,没有去全面的了解这种风险。

我喜欢这种行事风格。

我不知道这能给你们什么启示。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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