《80后传》

80后的坎坷之路
一位80后青年经历了教育改革初期的艰辛,毕业后面对就业困难、房价高涨等问题,最终因病致贫,遭遇不幸。

夫80后,初从文,

未及教育之免费,不见高校之分配,适值扩招,过五关,斩六将,寒窗数载,二十四乃成,负债数万。

觅生计,背井离乡,东渡苏浙,南下湖广,披星戴月,秉烛达旦,数年无休,蓄五万。

而楼市涨,无栖处,蓄不足首付,遂投股市,翌年缩至万余,抑郁成疾,入院一周,倾其所蓄,病无果,因欠费被逐。

寻医保,曰:不合大病之规,拒付,带病还。友伶之,赊三鹿,冲而饮,卒。

家人闻之,悲恸不已,欲善葬,然墓地寸土千金,遂将其骨灰撒于江海,烧纸钱数贯,因市容损之,吏罚三千…众人怒,欲理论。

吏笑执羽扇,曰:D员乎?尔欲为何方而言?

屁哉?屁哉!奈何家人已身无分文。

吏见其妹乖巧,意纳之为妾。

父母无奈淫威,从之。

其妹不堪欺辱,投江,卒。渔人捞起,协尸要价万二。

父母不忍此景,含泪投江,卒。

乡邻闻之,纷纷陈词激扬,慷慨解囊,葬之。

竖日,各媒体纷纷报道,和谐社会,高呼万岁,唯高祖独自泪也。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗算法、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,并将其与遗算法(GA)、标准粒子群算法等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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