最近老做一些很奇怪的梦

真不知道为啥,睡觉比以前早了~可是最近老是做一起很奇怪的梦

记得刚开始工作的那段时间,工作比较忙~再加上自己对相关的业务不熟悉,平时还会听到一些负面的对于第一份工作不好的评价~那个时候也做过一些噩梦;有一次在深圳出差,半夜从噩梦中醒过来~

真的希望那段时间能有人能从哥们角度鼓励一下,而不是成天讨论技术,啥是最牛的,那些是最牛的~唉

要是生活成天都是讨论这些问题,我看我会疯掉的~我真的不牛,也不想成为最牛的~随遇而安的我,还是喜欢自由自在,无拘无束~~虽然那段时间,经历感情的挫折,工作的压力,也触犯过一些不应该有的错误~还好,挺过来了,更或许说清醒过来,站在了悬崖的边缘,还是走了回来。

或许没经历过的人不会明白,或许能想象到,或许吧,有些事情或许就象那啥一样,虽然你看过猪跑,没吃过猪肉,你始终是不会明白猪肉的味道。。。

那段时间以后,慢慢的习惯了晚上熬夜,加班~即使是回到住的地方,有时候困得不行了,也不想睡觉~漫无目的轮番选台~看着无聊的节目,或许有些实时的事件能让我多看一会~小的时候倒是喜欢看历史节目,不喜欢看实时的新闻;不过到后来慢慢的就厌倦张三评价历史李四再评价一番,不过再到后来,高考完以后,历史,或许就真成历史了。。。或许更多的关注生活了,慢慢从大学,到工作,慢慢的或许更关注身边发生的事情,不过肯定不喜欢看中央联播~倒是喜欢看象北京第七日道这样的节目,或许生活,就在我们身边吧,我们能做到的还是从身边开始。。。。。

不过最近发现身体没有以前那么好了~工作的效率也没以前那么高了~

想想过不了多久就又要开始读书~知道自己需要什么而读书。。。

应该得注意一下自己的身体了,开始慢慢的在12点钟之前睡觉了

已经坚持1个多星期了,不过这一个多星期老是做一些奇怪的梦。。

有一天梦到了自己在和别人用英语对话~~这到还能理解

昨天晚上梦到更奇怪的梦,自己是被别人从坟墓里面发掘出来的。。。。那个汗啊~一会又发现有啥东东再追赶我?快追上我的时候,就醒过来了。。

还是早睡吧~

不知道又会梦到啥样的梦。。。。

当前,全球经济格局深刻调整,数字化浪潮席卷各行各业,智能物流作为现代物流发展的必然趋势和关键支撑,正迎来前所未有的发展机遇。以人工智能、物联网、大数据、云计算、区块链等前沿信息技术的快速迭代与深度融合为驱动,智能物流不再是传统物流的简单技术叠加,而是正在经历一场从自动化向智能化、从被动响应向主动预测、从信息孤岛向全面互联的深刻变革。展望2025年,智能物流系统将不再局限于提升效率、降低成本的基本目标,而是要构建一个感知更全面、决策更精准、执行更高效、协同更顺畅的智慧运行体系。这要求我们必须超越传统思维定式,以系统化、前瞻性的视角,全面规划和实施智能物流系统的建设。本实施方案正是基于对行业发展趋势的深刻洞察和对未来需求的精准把握而制定。我们的核心目标在于:通过构建一个集成了先进感知技术、大数据分析引擎、智能决策算法和高效协同平台的综合智能物流系统,实现物流全链路的可视化、透明化和智能化管理。这不仅是技术层面的革新,更是管理模式和服务能力的全面提升。本方案旨在明确系统建设的战略方向、关键任务、技术路径和实施步骤,确保通过系统化部署,有效应对日益复杂的供应链环境,提升整体物流韧性,优化资源配置效率,降低运营成本,并最终为客户创造更卓越的价值体验。我们致力于通过本方案的实施,引领智能物流迈向更高水平,为构建现代化经济体系、推动高质量发展提供强有力的物流保障。
### Dijkstra算法的特殊优化技巧 #### 使用斐波那契堆减少时间复杂度 传统实现中,Dijkstra算法使用二叉堆来管理节点优先级队列。然而,通过采用更高效的斐波那契堆数据结构可以进一步降低更新操作的时间开销。具体来说,在处理大规模图时,这种改进能够显著提高性能[^1]。 ```python import heapq def dijkstra_with_fibonacci_heap(graph, start): fib_heap = FibonacciHeap() distances = {node: float('inf') for node in graph} previous_nodes = {node: None for node in graph} distances[start] = 0 entry_finder = {} # 初始化最小堆 for vertex in graph: if vertex == start: entry_finder[vertex] = fib_heap.insert(0, vertex) else: entry_finder[vertex] = fib_heap.insert(float('inf'), vertex) while not fib_heap.is_empty(): current_distance, u = fib_heap.extract_min() for neighbor, weight in graph[u].items(): distance_through_u = current_distance + weight if distance_through_u < distances[neighbor]: old_entry = entry_finder[neighbor] new_entry = (distance_through_u, neighbor) fib_heap.decrease_key(old_entry, *new_entry) distances[neighbor] = distance_through_u previous_nodes[neighbor] = u return distances, previous_nodes ``` #### 动态调整启发式函数加速收敛速度 尽管严格意义上讲这不是对原始Dijkstra算法本身的修改,但在某些应用场景下引入合适的启发式估计可以帮助更快找到最短路径。例如A*搜索就是在Dijkstra基础上加入了基于目标位置的距离作为额外指导信息[^2]。 当仅需计算特定两点间距离而非全局最短路时,这种方法特别有效: - 对于平面直角坐标系中的点,可选用曼哈顿距离或欧几里得距离; - 如果地图存在障碍物,则应考虑实际通行成本构建更加精确的成本模型; 需要注意的是,为了保持解的最优性,所选启发式的估值不应超过真实代价——即满足一致性条件。
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