我本善良

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和甲君和乙君一起去某江南小镇游玩,游走的累了,坐在河岸边休息。
周围也有不少附近的居民在岸旁纳凉。
我们身后有一对爷爷正在楚河汉界上厮杀,后来其中一位爷爷中途离开,另一位爷爷就和我们聊了起来。

他说是他看相的,相面摸骨八字取名无一不精。
他说甲君的鼻子长的很好,是葱管鼻,龙骨挺,有官相,以后会晋升管理层。
他又说乙君是聪明藏在心里,虽然不说,但心里亮堂的很。IQ高得不得了。
最后看到我,端详了一下说,你是大善之人,宁可自己受损失也绝不会作伤害他人的事。

我们都知道这只是前戏,等有感兴趣的愣头青追问:真的阿,再和我说多点吧。
然后,伊就会真的和你说多点,最后多到什么最近有血光之灾啦,需要散财消灾啦等等。
然后忧心忡忡的你不得不虔诚地奉上身外物,买断伊的锦囊妙计,心里还在庆幸今天得遇贵人指点迷津。

所以我们三都不接茬。
爷爷看没人感兴趣,就低下头去继续看棋盘。

回来路上,甲君和乙君兴致甚高。
人性的弱点决定了人非常喜欢听好话,即使那可能是假话。
我一开始也挺开心,但是后来一琢磨,我真的是大善之人的话,我是该高兴呢,还是该担心呢?

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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