生活生活 生下来就得干活 生命生命 当学生就得跟凯哥学算命

作者分享了自己在加入兄弟连一个月以来的深刻变化,从高中备考状态到找回当年对学习的热情,面对挑战与成长的故事。文中提到了团队合作、遇到难题时的挫败与成功后的喜悦,以及个人心态的转变。通过这段经历,作者意识到时间的价值,鼓励与大家一起努力前行。

敲代码敲到现在,可是又睡不着。突然有种冲动想来战地日记发张贴。重来没在论坛上发过贴,文笔有些生涩,还望大家海涵哈,各位亲!

来兄弟连也快一个月了,这半个多月对我的改变太大了。仿佛我又回到了高三备考时的状态,每天背着书包放学下学,写作业可以写到半夜一两点。但是这样过的很充实,我很享受这样的生活。

一年以前,怀着一颗青少年稚嫩的心与对首都的向往来到了北京,但是到这里之后仿佛一切都变了,忘记了曾经拿笔时的感觉,也忘记了上课下课的铃声。每天沉醉在自己的小圈子中。就这样沉沦了一年多的时间。但是时间不会因为我的浪费而停止,当有天小朋友管我叫叔叔的时候,当我需要承担更多责任的时候。发现自己长大了。但是这时发现是不是有点太晚了呢?还好我又重新回来了,又能找到迷失前的感觉了。。

这将近一个月的学习,我感觉自己充实了许多,也感觉到了认真了许多。有遇难题时的惆怅,也有做出来的高兴,有团队配合时的情谊,也有悔不该当初的感悟,当然还有拔河赢了时的振奋人心。总之这些种种感觉,种种心动,都是我人生的收获。我要收获在这里时的种下的每一粒种子。人生就好像是while,不能总是想着错了还有再一次,while也总有循环完的一天。所以,同大家一起加油吧!

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【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、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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