最近的读书计划

本文分享了一位程序员从迷茫到决定重新整理知识、记录成长历程的心路历程。作者希望通过持续的学习和总结,逐步提升自己的技术水平。

很久没有有计划的去读书做笔记了,可能有些书是原来看过的,但是没有笔记,看了过了一段时间又忘记了,自从看完博客园一位码兄的文章后,收获彼多,笔记真的很重要,可是从小学到大学,自己都不怎么记笔记,所以算不上一个好学生,步后社会后,特别是年龄大了后,不得不去看笔记,来复习原来的知识点,不可能一本书一本书的去找,这时候,笔记就显示格外重要了,希望我还不晚。坚持看完,并做好笔记。别人花5年能做完的事,做好的事,我争取用10年完成,再不行用20年也行。工作几年感觉自己还是个菜鸟,有点内玖,有过迷茫,有过失落,虽没有到而立之年,但是也快了,希望重拾自己多年前的梦想。希望得到园内高手的指导。为所有迷茫过的程序员一条光明的前程。

 
 
 
【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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