忙碌的一天过去了

作者分享了参加人工智能和机器人考试的经历,并讨论了Rails框架的使用感受,特别是关于插件安装的问题。此外,还提到了使用restful_authentication和role_requirement搭建验证授权系统的经验。

  今天考试,开卷的,人工智能和机器人。填空简答什么的倒是挺简单,计算题感觉挺难的,总之按照自己认为对的写了,好长时间不考试了,突然来这么一下考试,还真是搞的挺正式的。明天去拿协议书,正好陪一个一起去那个公司同学,他是去笔试。晚上一直在看rails,正在使用rails的插件,感觉rails2.1出来以后,弄的太像jQuery了,要完成个什么功能就要去网上去找插件。什么以前集成在rails里的东西,现在都外放成插件了。这样不知道是进步了还是把责任推了一边。不过装插件就感觉慢多了,赶上网速不好的时候,一个插件装个半天都不行。不过还好,这两天开始研究

用restful_authentication和role_requirement搭建验证授权系统

这篇文章不错,在此MARK一下,以后可以留着用

【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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