2009-07,学习的目的

本文探讨了学习新技术的目的在于更好地做事,并强调了方法的重要性。通过不断思考和学习,可以找到更灵活多样的方法来达成目标。同时,文章还提到了团队合作对于优化方法的作用以及个人成长和职业发展的方向。
  学习一门新的技术的目的是为了做东西。

  说的更加确切一点是,学习是为了做事,更好的做事。方法很重要,专注于目的想尽各种各样的方法。方法多了,做事就灵活,那么就能够收到意想不到的效果。

  看到很多的人,一味的沿用从前的方法,也在年复一年的做着相同的事情。看到了一周就看到了他一年的工作。到头来就守着那么一点点的东西,等待着被淘汰的命运。

  灵活多样的方法是通过思考来支撑的。如果放弃了思考,那么方法虽然灵活但是最终会归于浮躁。最近常爱看历史剧,先人做事是很讲究艺术的。但是都看的出来,艺术的背后是耗费的大量的脑力,也就是通过思考,把方法艺术化。其实关键时候的思考和决策会决定一个人的命运。

  目的要明确,原则要坚持。有了目标就有了前进的方向,那么有了原则就不会留下太多的隐患。大多有成就的人,这两点都表现的很明显。方法的多变,除了通过学习打破常规,那么就是发挥团队的力量。每个人的阅历,背景不同,那么做事的方法自然的不同。面对同一个目标,多人的智慧奠定了方法的最优化。

  经历了这么多的事情,看过这么多的书,深深体会到传承的魅力。上代人没有完成的事情,那么下一代的人继续坚持下去。其实下一代人有新的智慧,为这个统一的目标注入了新鲜血液。

  写来写去,其实有种思路逐渐的明确了。通过自己的不断的努力,在能力上面提高。找到合适的机会,去拯救一个艰难的单位,然后领着这个单位走向新的天地。或者是以自己的实力,去打下一片天地。

  学习的目标明确了,是为了达到做事的目的,完善知识体系,最终在更高的层次上成就事业。
【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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