写点神马,祭奠浮云般匆匆的三月

作者通过一篇酒后的随笔,回顾了过去一个月的生活感受,并表达了对未来春天的憧憬与希望。
写点神马,祭奠浮云般匆匆的三月
2011年03月31日
   记得哪位圣贤说过:酒醉有两种方式,一种是酒醉人,一种是人自醉!
  好了,今天喝酒了。以下内容仅是鄙人醉话而已:
  回到宿舍,不知为什么,竟毫无睡意,和一位久违的朋友聊了一会,不觉有越来越多的感慨!
  曾经的曾经,那是经历多少次冲刷后的记忆了,竟不断涌现在脑海,本来昏沉的大脑一下子涨满了!
  谈论间,依稀往事,历历眼前。问及此时境况,又陷入无限尴尬窘境!生活如戏,我不觉得谁就能真正主宰自己的角色;我宁愿相信生活如茶,因为最后真的一定溶入杯具!
  悲剧也罢,喜剧也好,辩证的思考一下,似乎自己也很清醒,可往往某一细节某一因素却左右了自己,这样的后果只有一个……更加悲哀!
  这个三月,继续在乏味和平淡中我却感到格外的苦闷和悲哀,为了什么自己也似懂非懂,只晓得自己变得越来越多愁善感越来越畏畏缩缩了!
  至于真正都做了些什么,都已是浮云,能经受时间洗礼的才叫记忆,这些暂且记在这里!这些破碎的、凌乱的酒后胡言,请唤醒我未来某一天的记忆吧!
  也算对逝去的三月的回味、难忘、祭奠!
  东北的三月不算春天,真正的春天也许要来了,我希望!
  期待春天!春天里,有太多的憧憬和希望!
  提前祝大家愚人节快乐!
【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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