终于入了imac24,适应中

博主分享了自己购置imac24作为工作主力机的心得,期望构建一个高效的工作环境,包括稳定的网络、高性能路由器、PC笔记本、额外显示器以及全套嵌入式开发工具。目标是创造清爽的工作空间,提升工作效率,计划逐步实现这一愿景。

靠去年的一大单买了台imac24盼望已久,确实是好东西,对于想纯粹做点事的来说很好,只不过还不太适应,尤其是鼠标,没有右键和滚轮好多操作还真不知道怎么整。
现在特别祈求一个干净舒心的干活环境,而不是没完没了的搬搬搬,找找找。
最起码的要求,清爽的网速,300M+,不拖后腿的路由器,一台imac,一台pc笔记本(能有台式机最好),一个hdmi显示器,可以接树莓派,常用的嵌入式工程师套装,杜邦线,模块一堆,开发版一堆,电烙铁工具一套,虽然很占地方,但是凑齐了感觉干活真的清爽,慢慢在向这个环境靠拢,最晚不过2025年就可以实现。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值