珍惜那些爱你的人,不要令他们失望,加油吧,我们。

备考软件设计师的压力与动力
作者正在准备软件设计师考试,虽然感到时间紧迫且任务繁重,但仍充满斗志。他意识到自己近期的学习进度落后,并决定调整状态,以面对即将到来的挑战。在紧张的备考过程中,作者也反思了自己的学习方法,并表达了对未来职业发展的期望。

看到老爷子的评论,“时间紧,任务急!”,我知道自己最近慢了,最明显的标志就是博客没有总结什么像样的东西。博客是整理自己的生命,沉淀一些文字,升华价值,而我最近在赶,真是惭愧。

落下就是落下,不需要解释,不需要理由。还是自己对自己要求不够严格,松懈了。

现在是软件设计师考试阶段,直到今天我才把视频看完,囫囵吞枣地过了一遍,很多问题不清晰。尤其是算法设计,很头疼,问题保留,接下来,还要在看书阶段巩固自己所学,时间蛮紧的。

很忙碌,压力很大,但是我力量很足,心里憋着一股子劲儿,这种劲来自很多方面,最重要的一方面是责任吧,这段时间,一边忙碌,一边思考了很多,清晰地感觉自己身上的担子。我不知道大家都是怎么想的,我觉得这个世界上有太多值得我在乎的人了,父母,我的老师,我爱的女孩,我的亲朋好友兄弟姐妹,是他们支撑起了我的世界,我已经得到来自这个世界上很多人最关心的拥抱,最好的祈祷,最好的祝福。我要保护他们,要他们得到最美丽最完整的回报。

“我知道你们为我劳累,为我苦恼,为我煎熬……我想告诉你们,我会不屈不挠,我要我们的生命里是阳光普照。”


DOING……




【无机】基于改进粒子群算法的无机路径规划研究[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。; 适合群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研员及从事无机路径规划、智能优化算法研究的相关技术员。; 使用场景及目标:①用于无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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