初来咋到的,多多关照哈~

来到兄弟连的这么多天,给我最深是印象是充实。过的很踏实。相信很多人都喜欢这种充实的感觉。因为充实会让你自己感觉到自己的成长。能让你觉得自己不是一无是处。
当然有的时候也有过迷茫,真的,第一个星期天放假去玩了半天。下个星期开始的时候,由于知识点不是很牢固,上课的时候就很被动。如果是陷入这样的恶性循环的话。相信不会出一个星期,你就没有一点信心可言了!绷紧的弹簧不能松懈一分半秒。盗版一句话:哎、伤不起啊!
其实都知道要好好学习。说都能做到,但是,做!有的人就会给自己找借口、打折扣。扪心自问吧!
说到学习,方法很重要。不单是老师的教学方法,更主要的是自己的学习方法。为什么都是同一个老师教的,有学的好的有学的不全的?关键是在学习方法上面。以前有个老师跟我说个一个故事。大概意思是:请问,当你的左肩膀上挂一个包,那么你的哪个肩膀会高。当时我说右肩膀高。其实,当你肩膀上挂东西的时候,你为了不让你的肩包不掉下来。你挂包的肩膀必须比没挂的肩膀高。但是,我的潜意识却是挂包的肩膀被包压低了,理所当然的就错了。学习也是一样,相当的压力。更能激发潜力!人都是被这样逼出来的。凯哥说的很对:你现在还有人逼你,等你毕业了,连逼你的人都没了。
相信你,什么都是浮云!相信自己。神马都是浮云!!!


【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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