明天要加班

第一次礼拜六加班,算算这个礼拜加上明天那就上了7天班了,外带2个晚上的加班时间,其实发现自己还是有点兴奋能加班的,可能是没有加班到习惯的缘故,还有就是喜欢吧。
今天也把Oracle编程艺术看完了,发现就是了解了Oracle的一些比较特别的东西,对现在的数据库使用也有一定的底层的了解,当然这些需要用实践去证明啦,明天开始归纳下资料发到BLOG上来,当是梳理一遍,争取2天内弄完,因为有笔记,所以应该能做的挺快。然后嘛,也能看新书咯,Java核心技术,虽然有些东西有些简单,不过再次深入的去复习下,对我自己会有提升的,同时在工作中也能遇的到。1600多页,不知道要用掉多少时间咯,争取一个月看完吧,需要多用点时间,用心的下去看,加油。
回来的路上,突然想到了在看完这2本书后,想去学习一本动态语言,选择如下:
1:Python好像不错,不过书被骂的比较多,推荐的比较少,应该还要再观察下。
2:Ruby,算是发展比较好的一门,家里也有一本书,选这个的机会比较大,不过总感觉有点缺憾的东西在里面,一直没有非常想学的欲望。
3:Groovy,和spring扯上了关系,感觉可以关注下,据说和Ruby比较像,也可以关注下,书应该很少,不过看看网上的文档入门应该还是可以的。
4:JavaFx Script,新的语言,不过因为如此,有趣的东西也比较多一些,前段时间有去尝试下了,有一些技巧挺有趣,不过部署在单机还是有问题,没有去深入的了解,还是以关注为主,不过可以投入多点的注意力。
5:JRuby,没有太多的去了解,感觉就是用Java实现了Ruby,这个是靠猜的,等学了Ruby可以再去了解下。
【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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