不定性的我

关于网络围棋的软件,我用各种语言写过,java,erlang,python,当然了,仅仅是我会的。
可是,现在,也没一个完成版。
每当我做到一定的地方,做不下去了,我就把它扔在了一边。
然后,想换着。
现在,我没办法了,java netty,erlang,python twisted,这三种,我必须得选一个,然后把其他的扔掉。
我选了erlang,我想我既然做不了象现在正在运行的那些那么好看,我只能让它速度最快了。
还有就是,我发现,我不该放弃erlang,象java一样,erlang符合我的理想,实际上,erlang就是我的第二个java。
而python,鸡肋啊,算了,不要了。只不过我买的那些书可惜了,我舍不得。
而erlang的书,我只有一本。

linux是不错的,可是,我发觉我太懒,我觉得linux内核的开发过于麻烦了。
我必须得选一个符合我性格的。
erlang刚刚好,另类,效率高,统一的概念,功能也不弱。
能不能做底层系统无所谓了,因为在中国底层系统的开发简直可以忽略,可能我见识短浅吧。
我知道我成不了什么大事了,不过随便了,我现在只想愉快一点,做点能做的事。
我搞的东西太多了。
我是说过剔除一些,可是,还是太多了,现在,只剩下erlang了。
我现在停止linux的学习,python也不用了。
java工作在用,erlang作为下一代吧!

我一直都没有放弃围棋智能的思考。
可是,一如从前,一点也没有进展。
在这里,数学好像就是个废材,一点用也没有。
没办法,人的脑袋确实还是最强大的,计算机再快也没用。
【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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