Google Wave 邀请 (新增12个)

博客介绍了Google Wave开发者从sandbox环境迁移到wave.google.com的过程,并分享了8个邀请名额的分配方式,强调将邀请真正对Google Wave感兴趣并希望进行研究的朋友。

在加一个邀请。

sandbox测试已经到了一个阶段,放假一直没时间去上网,今晚才看到十月一号有个new wave是关于google wave邀请的。

如下:

Enable your Google \/\/ave account

Thank you for being on the Google Wave developer sandbox. In addition to maintaining this sandbox for experimentation and bleeding edge updates, we'd like to invite you to sign in to use Google Wave at wave.google.com. You can invite a set of friends and colleagues to wave with you and see what you've built.

Please note that the developer sandbox and wave.google.com operate separately right now, so you cannot have a wave on one and add participants from the other. In the future, this will be possible through our federation protocol.


这次改动能让Google Wave developer 从sandbox move到 wave.google.com,因为前段时间大家都在抱怨不能从官网(wave.google.com)登录但能从sandbox登录。

一共收到了8个邀请,基本上被朋友预订了。 打算在博客挑两位朋友送邀请。

因为名额实在有限,只给真对google Wave感兴趣想研究的朋友,不是只是留个email纯粹为了赶时髦的朋友。 呵呵,见谅。

BTW,Invitations will not be sent immediately. They have a lot of stamps to lick.

【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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