初到兄弟连半月谈

本文分享了一位学生在兄弟连编程学校的经历与感受。作者提到这里的学习氛围浓厚,进度快速,仅半个月时间就几乎完成了大学一学期的学习内容,并且通过大量实践训练提高了编程技能。此外,学校还提供了职业素养课程,帮助学生更好地适应未来的工作。

来兄弟连已经半个月了,也适应了这里的学习生活,由于以前从来没有离开家乡上过学,可以说这是我第一次离开家乡在外生活。所以来到兄弟连不仅是要学习一技之长,还有就是要在外锻炼一下自己。来到兄弟连的第一感觉就是学习气氛非常好,已经半个月了,每天几乎没有在12点之前回过宿舍,在这里学习进度非常快,半个月的时间,就几乎讲完了我大学时,一个学期的课程,一周的时间我们就能写出非常漂亮的前台界面,这没有捷径,都是通过我们练出来的。程序员是用代码码出来的,这句话一点都不假,而在兄弟连我们4个半月的时间每天要求我们写上400行代码,想不学好都难啊。
晓光老师说过我们来到这里是学员的身份,我们是学习中的职员,所以我再也不能用以前的态度来学习,我们是职员,这是职业态度。在兄弟连学的不仅是技术,还会教授你职场经验,已经上了两节职业素质课,受益匪浅。李明老师的为我们讲述如何才能有一个积极的心态、企业中是如何界定”人财,人材,人才,人裁“的。晓光老师的”如何成为一名职业人“。在工作中这都是决定我们职业路的关键。
虽然在兄弟连的时间还不长,但已经体会到了自己的改变,很享受这里的生活,更期待自己在兄弟连毕业的日子。“在兄弟连,让同学成为兄弟,让学习成为一种习惯“。


【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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