和金乐兄聊天(1)

钻井工人的心声
一位曾经从事钻井工作的员工分享了自己在这个行业的亲身经历和感受,揭示了这个行业背后不为人知的艰辛。

金乐兄,今天在qq上给我贴了如下内容:

满腔热血投入井队,进入这行吃苦受罪。
一点小事必须到位,起钻下钻终日疲惫。
不分昼夜比牛还累,一日两班时间不对。
屁大问题不敢不对,逢年过节加班没费。
一时一刻不敢离位,轮休还得取证开会。
随时待命让人崩溃,长期野外不懂社会。
领导批评回回都对,工资不高还要交税。
想要换岗回回被退,抛家舍业愧对长辈。
回到家里还要惧内,囊中羞涩见人惭愧。
领导还说我们颓废,青春年华如此狼狈。
仰望苍天欲哭无泪。哎,干钻井真TMD累。

我干过钻井两年,对此深有体会!

虽然这个行当总归是要有人干的,但这年头就是这样,付出永远不和获得成正比!这年头,你为谁卖命值得呢?为国家,我们这个国家什么都缺,就是不缺人,所以你卖了也白卖!为私人,我们现在还处在资本主义原始积累阶段,你的命估计还不如老板养的一条狗值钱!

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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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