回家休息

员工留守至公司财务危机解除
周五(2012年4月13日)晚上下班后,我走出大厦,太阳还没被西边的天际遮住。我沉浸在春天傍晚的暖暖的春风中,感觉很惬意,但是心情却并不是很轻松--boss说:“下周五之前通知公司的live or dead,这段时间你们好好休息下吧”。其实早在2011年低,大家就感到了公司的财务危机,年后发工资就很困难了。当时就有同事稀稀拉拉的离职了,清明回来,公司的骨干依次的走了,只剩下了我们几个小喽啰,boss宣布上述通知的时候,常驻公司的也就3、4个人。其中一个留守的同事说他留下,主要是因为boss在他刚来北京的时候对他很不错,主动关心他的生活,他说不管别人怎么看boss,反正boss没对不起他。我很赞同他的想法,我也是这么想的。所以我们几个就一直留守到了最后,期间也不是没有人推荐工作,只是觉得不能那么做(心里有些过不去)。哈,离期限还有几天,说实话前景并不乐观,一切凭运气吧。没有money,在北京这个一切都需要money的地方怎么能待得下去呢?今天早上我买了回家的火车票,一会儿就要出发了。在家待一周,带了两本书:狼图腾和黑客与画家。顺便在家好好休息休息,回来就可能要开始一段新的工作旅程了。呵呵,这次回家,我只跟老妈说,我是向公司请的假,她要知道我将近3个月的工资没发,而且又几乎失业了,一定会瞎想的。回来后可能有两个选择,一个是去陌生的地方和熟悉的人,一个是去陌生的地方和陌生的人。到底去哪个我还没想好。不说了,快要出发了,想想11个半小时的火车头就大。
【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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