夸一夸今目标吧

最近这两天状态不是太好,学习效率总感觉不是太高。后来想了一想,还是怪自己定力太差。这种情况尤其发生在我们学习任务交接的时候,比如你一直保持着在提高班的学习节奏,一旦打破了这个节奏就很难适应,就像我们的自考一样。考完试,就放松了,总得浑沌个一两天才进入状态。
昨天晚上登录今目标修改了一下自己的学习进度,顺便看了一下米老师必须要求看的公告,在这里要对自己提出批评了,因为今目标很少上,也就是改个学习进度、写个学习心得什么的,所以老师分享的一些好的思想没有及时看到。看完老师最近发布的几个公告,感慨颇深,其实老师一直在用他的思想在引导我们前进,不是吗?

还有一个感触就是自己的视野范围太小了,所以你看到的世界也就那么大,每天都是在忙碌自己的学习、自己的生活,而没有留心一下周围这个世界在发生怎样的变化,没有去留心一下周围的人在关注些什么,他们又过着什么样的生活,不去寻找,是永远意识不到的,而意识不到,你就不会有改变的欲望。
今目标的另一个优点就是记录我们学习的成长历程,这一看到每个时间段你学习了什么,用了多长时间,出了什么问题,什么时候完成的。看着那一行一行的字,就会发现,原来自己在这条路上已经走了这么久了。
想当初刚开始用今目标的时候,我们大多都觉得都麻烦,不太重视,还是在反复的强制要求下才把它当回事,最起码把它当做个任务,是需要完成的。现在想想真是有点后知后觉啊。
【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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