随笔

来到兄弟连已经快一个月了,来随便谈谈我的感受吧,这里的兄弟们给我的最深刻的印象就是——疯...这个词一点都不夸张,刚入班的时候,觉得兄弟连跟其他的培训机构没什么不同,后来看看其他期的师哥师姐们,各个都在疯学,按晓光老师的话,都像打了鸡血似的。
这里的教室是7*24小时为学员们开放的,教室里的灯晚上基本上没有熄过,通宵达旦是很正常的事,虽然都很累,但是兄弟们各个都很有斗志,有种不解决问题誓不罢休的决心,程序员就需要这样的特质,如果做事没有决心,那还是干脆不要做的好。
来兄弟连的时候,就决心改变自己,以前走的路总是让自己很不满意,工作的不顺利,让我深刻地认识到社会的残酷,后悔上大学时的碌碌无为和虚度光阴,但是入班以后的感觉告诉我,这就是我想要的,我会珍惜在兄弟连度过的每一个时光...
看着那些进百度,新浪这些豪门企业的学哥学姐们,心里除了羡慕也帮我树立起学习的坚定信念和超越他们的决心,加油吧,兄弟们,我相信我们不比他们差,他们能做到的,我们能做得更好...


【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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