绝对大败笔!!!认真可以赢得一切

博主今日在股市中错失了宏大股份和驰宏骍哲从跌停到接近涨停的大逆转机会,深感遗憾。文章反思了面对市场变化时的心态与决策,并总结了在特定市场条件下买入优质股票的重要性。

今天那是相当 的 郁闷,宏大股份 和 驰宏骍哲 在跌停版被巨量 大单 打开,最后 都涨到了近涨停板附近,一天近20%的盈利空间被打开,难怪基金把市场搞的 非常的沉闷,就是为了在尾盘来个巨量的拉伸,为打开3800点而准备,原先那个缺口 我是认为绝对不会回补了,否则大家全输钱 ,这肯定不会是 所有人看到的。

 

这么大的机会 我竟然 没有 参与进去!!!郁闷2之级 ,当看到 宏大股份 跌-2的时候 应该果断半仓杀入,但是恐惧战胜了散户 ,有句话 说的就是好,机会 是 给准备好的人的,一点都没错,当机会来临的 时候,我就那么错过了 一天赚5~6个月都赚不到那钱的机会,悲哀!!!

 

特将次记录为上 扪心自问 当有色金属 处于业绩回升的时候1, 当 铜 骍价格在不断飞涨的 时候1,当市场没有热点的时候,当政策面要求做多的 时候,当 散户都认为要调整的时候, 当 基金有大量申购的时候, 为什么不去买入如此低廉价格 的 上市公司股票 而且是 业绩相当优厚的 公司的股票。

 

当你有机会 有时间的 时候 ,请认真的 去 做,认真可以赢得一切!!!!

【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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