虎父无犬女

最近一些朋友纷纷给下一代开了blog,孩子她妈看着眼馋,急扯白脸地也给我家蓓蓓开了一个。博客刚开张,急需人捧场,孩子他爸只好风餐露宿,提心吊胆地满城找电线杆子,站牌儿贴小广告。

某一日再次被东城城管打得满头包,被撵得惶惶如得冠军的刘翔,气喘吁吁之余忽然想起家爱这儿似乎民主得很,小报不怕乱贴,标题党不怕乱做,挖坑只怕不深,盖楼不怕违章。虽然这样一来有可能暴露俺一只猪名花有主的身份,对以后和广大文学女青年的交流合作产生不必要的障碍和误解,但是考虑到家爱大概还有很多无聊的人可以拉来帮我贴小广告,还有老庄之流树大招风,大可以树下乘乘凉,当当挡箭牌,关键时刻大义灭亲,舍卒保车。嘿嘿嘿,于是,一个邪恶的计划悄悄展开了...

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喂!我说楼上楼下的兄弟们见客啦——————

捧场捧场,大家多多捧场啊。免费茶水供应,免费摇奖。幸运者会有机会和一只猪帅猪当众深情对视。(好吧,我演对穿肠, 你扮唐伯虎,行了吧?)
【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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