Follow your heart (103)----Jobs is gone

本文回忆了乔布斯去世的消息及其对科技界的影响。作者虽不是苹果产品用户,却被乔布斯的创新精神所感动。乔布斯的一生充满传奇,他不断超越自我,将生命燃烧至最后一刻。
P比我起的早,我下楼时,他总是坐在沙发上自己的电脑前了.一般我下楼后,他就会挑他当时在电脑里看到的重要或特别的新闻有一搭无一搭地告诉我,做为打招呼 今天第一条是,他们国家的气温很冷了,我问多少,他说他家附近10度.我在想,自己和他是不同的人,我在一个地方,很少想另外一个地方的温度,没有很强的那种意义的家乡观.

过了会儿,他的声音变得有些奇怪,告诉我第二条,乔布斯死了.我不相信,再问一句,是的.是那个苹果的.我无语. 良久,我问多少岁,答56.我对他说,他这一生,很值得,很有意义,是不是?P说,sure.

有人真正活过,而有人只是存在过。

其实,我不是苹果任何硬件产品的用户,除了那个软件,itune. 可是,这一两年来,因为走到这个行业,看到了很多他的故事.记住了很多他说过的话. 我被这人的蓬勃生命力打动.

这是一个不停地超越自己的人,超越各种外在的和内在的限制。他的生命燃烧绚烂到最后一刻.现在,我在网上看新闻.

再次看到许多他的话.

“我们注定会死,因为死亡很可能是生命最好的一项发明,他推进生命的变迁,旧的不去,新的不来。现在你们就是新的,但是不久的将来,你们也会逐渐成为旧的,也会被淘汰。时间有限,不要让别人观点的聒噪声淹没自己的心声。”乔布斯在斯坦福大学的演讲 http://t.cn/hg4J5c
【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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