三个故事

一 、 甲不喜欢吃鸡蛋,每次发了鸡蛋都给乙吃。
刚开始乙很感谢,久而久之便习惯了。
习惯了,便理所当然了。
于是,直到有一天,甲将鸡蛋给了丙,乙就不爽了。

她忘记了这个鸡蛋本来就是甲的,甲想给谁都可以。为此,她们大吵一架,从此绝交。


二、有一年,很热的夏天,一队人出去漂流。
女孩的拖鞋在玩水的时候,把拖鞋掉下去了,沉底了。
到岸边的时候,全是晒的很烫的鹅卵石,他们要走很长的一段路。
于是,女孩儿就向别人寻求帮忙,可是谁都只有一双拖鞋。
女孩心里很不爽,因为她习惯了向别人求助,而只要撒娇就会得到满意地答复。
可是这次却没有。她忽然觉得这些人都不好,都见死不救。
后来,有一个男孩将自己的拖鞋给了她,然后自己赤脚在那晒得滚烫的鹅卵石上走了很久的路。
还自嘲说是铁板烧。
女孩表示感谢,男孩说,你要记住,没有谁是必须要帮你的。
帮你是出于交情,不帮你是应该。
女孩记住了男孩的话,自此以后学会了对施以援手的人铭记在心,并给以更大的回报。
很多时候,我们总是希望得到别人的好。
一开始,感激不尽。
可是久了,便是习惯了。
习惯了一个人对你的好,便认为是理所应当的。
有一天不对你好了,你便觉得怨怼。
其实,不是别人不好了,而是我们的要求变多了。

习惯了得到,便忘记了感恩.


三、傍晚,一只羊独自在山坡上玩。
突然从树木中窜出一只狼来,要吃羊,羊跳起来,拼命用角抵抗,并大声向朋友们求救。
牛在树丛中向这个地方望了一眼,发现是狼,跑走了;
马低头一看,发现是狼,一溜烟跑了;
驴停下脚步,发现是狼,悄悄溜下山坡;
猪经过这里,发现是狼,冲下山坡;
兔子一听,更是一箭一般离去。
山下的狗听见羊的呼喊,急忙奔上坡来,从草丛中闪出,一下咬住了狼的脖子,
狼疼得直叫唤,趁狗换气时,怆惶逃走了。
回到家,朋友都来了,
牛说:你怎么不告诉我?我的角可以剜出狼的肠子。
马说:你怎么不告诉我?我的蹄子能踢碎狼的脑袋。
驴说:你怎么不告诉我?我一声吼叫,吓破狼的胆。
猪说:你怎么不告诉我?我用嘴一拱,就让它摔下山去。
兔子说:你怎么不告诉我?我跑得快,可以传信呀。
在这闹嚷嚷的一群中,唯独没有狗。
真正的友谊,不是花言巧语,而是关键时候拉你的那只手。
那些整日围在你身边,让你有些许小欢喜的朋友,不一定是真正的朋友。
而那些看似远离,实际上时刻关注着你的人,在你快乐的时候,不去奉承你;

你在你需要的时候,默默为你付出、关心你的人,那才是真正的朋友!


【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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