2010年8月26号 今天是相当纠结的一天(杯具)

本文探讨了作为程序员如何通过合理安排休息时间提高工作效率,强调了学习的重要性,并分享了作者在多线程和AMF方面的学习心得。文章还提到了工作中遇到的问题,如工作进度与个人计划的冲突,以及如何通过调整生活习惯来改善工作状态。

今天可能是最纠结的一天,昨晚上加班到1:30 回去之后洗洗躺倒床上已经是2:30了 想着好好休息一下 没成想 倒做了一晚上的梦  真是无奈  这些就不说了 白天上班 上午去帮忙买杯具去了 下午回来又帮忙刷杯具  横批 果然杯具

这一天 本想着把as3.0 和 服务端的数据转换,利用MINA和AMF实现了,但是显然没有完成,这样不行,老是这样 会走重复加班的路子的 而且我现在工作完全没有什么计划 目标不明确 造成我下午超级想睡觉 当然这也和 昨天没有休息好有关系  总结起来 要想白天效率高 完善必须休息好 没有那么多的废话了 是该好好总结总结自己 程序员每天都要做的事情 我却这么长时间都没有做 怎么可能当一个合格的程序员呢 

工作和学习 必须要搞 工作进度也很重要 学习呢 就更不用说了 这是以后自己提升的砝码 

记住学习 永远都别忘  现在重点学习的是多线程方面的东西 这些最重要当然是对于现在的我来说。。。。

至于AMF确实也非常有用 毕竟底层是基于byte数组的 用在as和服务端通信里边应该是相当有效的

【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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