普及法律常识,增加维权意识

面对职场不公,一位程序员分享了自己斗争的经历,并呼吁同行增强法律意识,共同维护自身权益。
也许大家早已看过了hgq0011"天灾人祸啊"的帖子
http://www.iteye.com/topic/268881

也许大家对此慢慢淡忘,但昨天我第一次发现这个帖子的时候,
我感到,大家除了技术方面精通外,很多方面都是弱势.

如今的经济环境下,很多人吃点哑巴亏从被公司恶性裁员,变成了主动离职.
像楼主那样敢于斗争的真的不多见.

为此,感觉大家除了学习技术,更该多关系30岁以后的事情.
我想你不能和计算机打一辈子交到,不能编程编到老外那样胡子花白.
你也不能把电脑世界之外的事看做只有0,1这么简单.

从现在开始,普及法律意识吧,百利而无一害,何乐而不为呢.
欢迎加入 "码工维权" 圈子 http://coderright.group.iteye.com
大家互相帮助,互相提高.

祝大家工作顺利,身体健康,家庭和睦.

谨此.
【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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