写点感想

这几天,在家里看linux内核的书,在公司就看twisted。
python是个理想的脚本语言,尤其是在Linux上。
我忽然发觉,我这么多年都是走在一条也许是错误的路上。
我现在感觉java是那么的,怎么说呢,不太好。
当然从语言上讲,不能说它坏,只是,它太隔了,有点上不上,下不下的感觉。
而python显然,目的很明确,高级语言。

在我了解了erlang和java's netty之后,我发现twisted的机制非常的简明。
而python又非常符合c的习惯,容易理解,代码也容易读。(erlang我就不太习惯)
我发现光看文档是不行的,必须得读源码,这样才了解到底是怎么回事,谁说的都没用。
比如说defer的,官方以外的文档都是垃圾,包括某些国内的所谓python高手。
值得庆幸的是,python的代码非常易读,在我看过了一些返回defer的源码之后,我才明白,twisted是怎么处理的。
当然,还有很多的问题,我估计不会花太多的时间。

我好像在重新建立自己的知识结构,基本上在调整自己的方向。
我希望把重心放在linux内核上,包括linux上的一些应用的开发,比如用twisted。
我并没有忘记,如果做一个网络围棋系统所遇到的问题。
现在,我把它定位在linux和twisted上。
这是一种颠覆,我自己的革命。
现在,java只能算是我使用过的一个语言。
我早就不迷恋语言了。

我现在需要把linux切切实实的搞清楚,我喜欢这样的系统,我也相信,在未来linux会有更好的前景,不管是商业还是开源,甚至是军方。
懂得linux,我才会踏实,是我所希望的。
【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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