数数自己一天工作的日子

6:30 醒来
6:35 起床
7:00 出门
7:15 上车
8:15 打卡
8:15-8:40 倒咖啡,看新闻,看QQ消息,看邮件
8:40-12:00 上班开始看文档,写demo
12:00-12:40 吃饭
12:40-18:30 看文档,写demo
18:30-19:00 吃晚饭
19:00-20:15 看文档
20:15-21:00 回家路上
21:00-23:00 休息
23:00-24:00 看书

中间最浪费时间的感觉还是上班看文档时候走神的情况,估计有三分一时间去聊QQ,看其他网站去了,要集中几个小时的注意力有些不容易,现在已经好多了,以前被打断的时间更多,不过现在主要是自己的原因,无法去专心的看完全部的书,虽然现在英文阅读速度快了,不过新的东西也多了,需要认真的去思考了.

扯远了,现在关键要让自己看书的时候心安静下来,全心投入到书的内容中去.那样才会有效果.自己还是不太喜欢直接写Demo,还是想多了解下,成万金油了,再遇到问题迅速解决的去学习.

加油!!
【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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