雷锋读图:移动应用成为求职者的主要求职途径

随着美国失业率维持在9%左右,求职者越来越依赖移动应用来提高求职效率。据统计,77%的求职者使用移动应用求职,Android系统因其市场占有率高成为求职者首选平台。

目前,美国的失业率徘徊在9%左右,求职者需要比以往更精明更善于利用各种资源才能尽快找到合适的工作。事实上,根据下图的调查数据显示,77%的求职者在求职过程中借助各种移动应用。而移动应用如此大受欢迎的最主要原因是移动设备随身携带,可以很方便地随时随地进行搜索和回复。另外,称霸智能手机市场的Android系统(43.7%),是目前求职者最常用的操作系统。

  其他的详细数据请见下图:


sarah_long雷锋网专稿,转载请注明!)

【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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