IT 话语

本文探讨了在软件行业中,仅有5%的程序员能够达到比其他人高20倍的生产力。文章强调了持续学习和个人成长的重要性,并指出这些顶尖开发者通常会主动获取新知并积极参加各种技术活动。
  • 所谓的技术储备,技术经验其实就跟人民币一样总是处于通货膨胀状态,越储备越贬值

  • 5% of programmers are 20x more productive than the other 95%
 
/*按照80-20法则,80%的程序员几乎不看书,不读Blog,不参加技术会议,不持续学习。这些人也可能会进入大公司,他们日复一日的做着重复的工作。另外20%则在专业方面比较主动,他们喜欢阅读,喜欢学习,喜欢参加技术活动。这20%当中又会有80%的人可能不会特别成功,他们仍然走在通往成功的路上奋斗。剩下20%,也就是总数的5%的开发人员具备20倍的开发效率*/

  • 让你自己成为一个持续学习和思考的人,并只写你真正思考和总结之后的产物,其他一切就会随之而来

                
【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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