2019.5.23

2019.5.23

1.英语单词计划(223,224)

2.操作系统实验(DELETE按键判断完成)

3.读《IDA Pro 权威指南》:

		  ①使用热键G 可以弹出窗口输入跳转到一个地址 (Jump > Jump to Previous Positon 可以跳转到前一个位置)`

		  ②使用热键 ESC (仅限于反汇编窗口) 也可以跳转到前一个位置

		  ③栈帧是程序在运行时栈中分配的内存块,专门用于特定的函数调用,编译器通过栈帧使得对函数的参数和局部变量的分配和释放过程对程序员透明

		  ④调用约定用于指定调用方放置函数所需参数的具体位置以及由谁负责删除放置在栈中的参数
			|
			|--(1) C调用约定 _cdel :从右到左将参数放进栈,调用方负责从栈中清除参数
			| 
			|--(2) 标准调用约定 _stdcall : 从右到左将参数放进栈,由被调用的函数负责从栈中清除参数,stdcall只能用于参数数量固定的函数
			|	--(使用 ret的特殊形式,从栈顶取返回地址,栈指针直接加上参数所占长度),不需要通过代码来清除,所以生成的程序小,速度稍快
			|
			|--(3) x86调用约定 _fastcall : 它向CPU寄存器最多传递两个参数,清除方式与stdcall类似,但是最多加上两个参数的长度
			|       --(假设有4个参数,则第一个参数存在ecx,第二个参数存在edx,第三个在栈顶,第四个在第二个栈顶下一个)
			|
			|--(4) C++调用约定 _thiscall : this指针被存放到ECX寄存器中,如果使用g++编译,this则被放到栈顶

至6.2.3

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