touch erlang

今天在fedora10下尝试了一下erlang--这个时下正被炒作为未来的java的语言,竟然比java还要年长的家伙,像之海龟,后劲很足。隧来学学。

首先安装rpm包。

[han@localhost ~]$ su
密码:
[root@localhost han]# yum install erlang

......

================================================================================
 包              架构          版本                       仓库             大小
================================================================================
正在安装:
 erlang          i386          R12B-4.3.fc10               fedora           38 M
为依赖而安装:
 tcl             i386          1:8.5.3-1.fc10             fedora          2.2 M
 tk              i386          1:8.5.3-4.fc10             fedora          1.5 M

......

安装完成后,在终端测试一下,输入erl。


[han@localhost ~]$ erl
Erlang (BEAM) emulator version 5.6.4 [source] [smp:2] [async-threads:0] [hipe] [kernel-poll:false]

Eshell V5.6.4  (abort with ^G)

 

按照例子,做个小测试


1> Person={person,{name,{first,joe},{last,armstrong}},{footsize,42}}.
{person,{name,{first,joe},{last,armstrong}},{footsize,42}}
2> {_,{_,{_,Who},_},_} = Person.
{person,{name,{first,joe},{last,armstrong}},{footsize,42}}
3> Who
3> .
joe

安装eclipse插件

有时间,准备研究下。现在,身体,心理are unavailable 很busy and tired.

【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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