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本文记录了一位在工作五年后选择离职,最终加入兄弟连学习的个人经历。离职过程中,作者面对无奈、留恋和不舍,但坚信改变与成长的重要性。离职后,作者全身心投入学习,表达了对未来的期待与决心。

2012年1月8日,终于办完了离职手续,怀着一种复杂的心情离开了自己工作了5年半的地方。当走出大门的时候,有无奈,有留恋,有不舍;无奈的是真的不知道这个环境能给我的未来带来什么;留恋的是那熟悉的不能再熟悉的环境;不舍的是那些曾经朝夕相处的同事、朋友。我这五年来的生活,可以用轻轻的来,轰轰烈烈的活,静静的走来形容。
在办手续的过程中,很多人对我的离开表现出了无奈,不解,甚至愤恨,认为我不该不知天高地厚,在得到升职的情况下还离职;认为我离开肯定玩不转等等。可是他们却没有想过,我现在的一切无不是靠我五年来勤勤恳恳的工作换来的,又有谁曾经肯定了我的价值了呢?现在我走了,他们觉得我当是个“人柴”了,想起亦难免觉得心寒……当然,五年来我也并非一无所获,我遇到了很多愿意真心帮我的朋友,他们的帮助使我受益匪浅,在此我要对他们表示衷心的感谢!
我渴望改变,我期望成功,我希望在兄弟连实现我的华丽转身!(兄弟连的召集令喊出了我的心声)
我虽然来兄弟连学习将近一个月了,但由于时不时会回学校处理工作,学习只能是三天打渔两天晒网!期间老师讲授的知识虽然不难,但对于我而言掌握地却并不十分理想(不是不会,只是不熟)。如今我已正式离职,终于可以专心学习了!为了踏上新的道路,我可以不怕苦、不怕累!因为除了阔步向前,我已别无选择。

原文地址:http://bbs.lampbrother.net/read-htm-tid-115602.html

【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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