史上最有趣的Readme

这两天Reddit上 最火的一个帖子不是关于什么技术问题的,而是Gnome里CUPS(Common Unix Printing System)打印系统管理器的Readme文件。它让我们看到,在技术中融入人文精神,是多么地有趣和耐人寻味……

这个Readme文件是这样开头的:

Once upon a time there was a printer who lived in the woods. He was a lonely printer, because nobody knew how to configure him. He hoped and hoped for someone to play with.

One day, the wind passed by the printer’s cottage. “Whoosh,” said the wind. The printer became excited. Maybe the wind would be his friend!

“Will you be my friend?” the printer asked.

“Whoosh,” said the wind.

“What does that mean?” asked the printer.

“Whoosh,” said the wind, and with that it was gone.

The printer was confused. He spent the rest of the day thinking and jamming paper (for that is what little printers do when they are confused).


你想到什么了?格林童话,泰戈尔还是冰心的诗?


Solidot上有很好的中文翻译,真的很好:
很久很久以前,有一个打印机居住森林里。它很孤独,因为没人知道如何配置它。它希望有人能和它一起玩。
一天,风吹过打印机的小屋,“呼,呼”。打印机开始兴奋起来,也许风可成为它的朋友。
……

转自:http://linux.solidot.org/article.pl?sid=08/08/01/096205

【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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