Marc Fleury指出Geronimo和Behieve是IBM/BEA向开源社区输出的垃圾

近日,Marc Fleury在他的Blog上回击IBM的Apache Geronimo和BEA的Apache Beehive,他声称IBM的Geronimo有非常强烈的顺手牵羊的德性,IBM,BEA这些大公司非常喜欢BSD式的License,因为BSD License可以让他们整合开源技术然后形成一个混合模式的开源方案,在IBM,这叫做Geronimo,在BEA,叫做Beehive。Marc Fleury对BEA/IBM在开源问题上提出的混合开发(Blended)框架感到非常的不安,甚至觉得,这些公司在不断地向开源社区注入"垃圾"。他指出,IBM的执行主管曾经在麻省理工的一个会议上表示,"Geronimo是为第三世界准备的"等歧视性质的话,令他感到非常难过。另外,他还指出Behieve是BEA内部积累的"次品"代码,这些代码对BEA来说已经没什么价值,但却被灌输到开源社区。
Marc Fleury表示理解这种行为,并且表示要BEA和IBM从Software License转移到开源社区,对一家软件公司来说,这未免不是一个阻力非常大的过程,因为如果他们的技术不断被输出到Opensource社区,华尔街会重新评估他们的股价。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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