说说空气质量

作者探讨了北京的空气质量问题及其对个人健康可能产生的影响,反思了过去水资源污染的情况,并对比了不同地区水质与空气质量的变化。

    今天上网的时候看了很多关于北京空气问题的新闻,也许是忽然有机会去北京了,多少开始关注起来,虽然Offer还没到,但还是不时的遐想一下。

    北京的空气质量已经告急了,这忽然让我后怕起来,如果真呆个半年,会不会烙下一些病呢?我原本就不喜欢空气差的地方,这次决定去北京也仅仅因为想去见见世面。还有一个原因是北京的朋友和熟人反而比武汉多很多,跟大家一起的感觉比在武汉举目无亲的好啊。

    作为一个89年出生的人,我活过了改革开放的这么多年,而且我是从农村出来,到小城市,然后渐渐到大城市的人。见过的东西比较具有时代意味。回想以前,老家的河是那么清澈,夏天游泳的人很多,还有很多洗衣服的人。。但越到后来,水渐渐变浑浊了,虽然比不上城里的那么脏,但已经无法游泳了,至少看的很少。城里的水更不用说了,味道不大就算好的了。。我原本听说 上有天堂下有苏杭,苏杭的水和天一定很美,暑假去的时候多少是有失望的,甚至比不上童年的老家的水,当然听当地人说以前的苏杭不是现在的样子,当时是难以想象的美。。好吧。。我承认我想象力不行。苏杭的空气和水仅仅是比其他地方稍微好些,属于50步可以笑100步的类型。但真的好,已经说不上了。

    发现福建的情况似乎没有苏杭那样,属于比较稳定,虽然也是恶化,但没那么严重,福建的空气感觉比苏杭好多了。这也是为什么每次我福州下火车时候总感觉空气都不一样,武汉的气体里夹杂了太多施工的粉尘。。我居然还在这里坚持了4年多。。

继续等百度实习的Offer,然后顺便了解下情况。毕竟,命比钱和工作更重要。

 

 

 

【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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