时间飞逝

如题,时间飞逝。
来北京转眼一个月了,在这里的一个月的学习,感觉比在学校里更加的有劲。大家都在学,都在竞争,怕自己休息的时候别人在继续学习,怕自己落后,怕自己拖开距离。自己逼着自己学习,不停的敲打着代码,以提高熟练程度。会的自己写,不会的一遍又一遍的敲,直到敲熟为止,久而久之,就明了了。很多东西,也许我们当时并不明白,因为我们陷进去了,待走出了困惑后,一切是那么的明朗,是那么的清晰。
曾以为自己失败的过去,会让自己就此沉沦下去。也许命运给所有人开了一个玩笑,那些运气好的,做了自己想做的事业,嫁了自己的那个人,娶了自己的另一半。有羡慕,也有嫉妒。
来之不易的学习,不能就此放弃,即使再难,也要走下去。班里从开始的68人,到现在的62,短短的一个月,几位同学陆续退出了这场竞争。为他们感到惋惜。在这场竞赛里,我赢得不是别人,而是自己。一场只有自己的竞争,打败自己的堕习,打败自己的临阵退缩,打败自己的沉不住气。
在这边,慢慢习惯了北方的气候,习惯了紧张的学习氛围。课的进度很快,比想想中的快很多,很多东西需要课前预习,课后的复习整理,以及习题加深印象运用等。周期性的复习,阶段性的巩固。有些时候不得不叹息时间过得如此之快,在我的指缝间溜走,每每关上电脑,离开教室的时候,时间已经走过0点2圈了,回去躺在床上很快就入睡了。睡的很死,偶尔从梦中惊醒,梦醒后脑海中是茫然的,梦中的人和事很快就消散了,不知是谁,走进了我的梦中,是否,那是ta的不眠夜。
逝去的时间,就让ta成为我永远的回忆。


【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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