唐骏的失败,检验真理的标准将向实干精神倾斜

从唐骏事件看理性看待问题的重要性

踏实与忽悠通常都在被视为一种能力, 最能代表忽悠的唐骏式人才的失败,将会将人引向重回踏实和本份, 至少评价的天平会偏向踏实的这一方.

很多时候,稍微夸张一些的自我介绍配合上一些空洞的号召,总能在推销自我时起到放大的作用, 但随着唐骏事件的深入人心, 空洞的渲染只会适得其反. 人本能的会对这类的词语提高警惕, 质疑是否是另一个唐骏式人物的再现, 正如现在的人, 对保险推销的相当排斥, 虽然保险人总能慷慨其词, 陈述其带来的无数利好, 结果依是少有人买帐.

 

更远一点的结果是, 人将更加现实的看待问题, 更多的理性放在现在能解决什么, 而非遥远的无限美好的可能.

【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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值