跑3000米就吐了。要奋斗,更要健康!

作者分享了自己因长期熬夜导致身体健康状况下降的经历,并决定调整作息时间,将高效学习时段提前,同时呼吁加班族们关注身体健康。

从寒假一回来,妈就说我怎么像个小老头了。其实一直也感觉自己身体素质变差了。因为夜间的时间没人打扰,学习效率更高,所以我贪婪地把这段高效的时间延长,从以前的晚上十二点睡,到一点,到两点,到近段时间的四点睡。说实话,半夜虽然有时人有点累,但思维比白天更清晰,专注度也更高,逐渐有点依赖上了晚上十二点到三四点这个黄金时间段。持续的睡眠不足和饮食没规律。

昨晚不知怎么了,晚上八九点开始就看题走神,想问题不能专注,头痛。确实身体还是出现了些问题。今天早晨去跑跑步。今早八点起了,去跑步,跑了3000米,很难受,吐了。 唉,身体真的差了。这让我想起了前几天看到的,清华的一句话----为祖国健康奋斗五十年! 虽然我自认为理解不到祖国这个层面,但是,怎么说我还得为自己以后的责任多奋斗些年,身体差怎么坚持下去。 听了一个一起跑步的兄弟一句话,我可以把自己高效的时间调整到 早晨 或其他时间。 所以我决定。把生物钟调整好,把高效的时间段调整到晚上十二点之前,早睡 早起。 饮食规律点。 为了以后的责任与幸福健康奋斗五十年! 也希望各位经常加班的朋友,偶尔锻炼锻炼,注意注意自己身体。 come on!

【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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