就算所有人都放弃我,我也不会放弃我自己,坚持梦想,拒绝国企,拒绝公务员

作者回顾了自己从高分考研到研究生阶段的经历,虽然在技术上没有显著进步,但获得了许多非技术性的成长。通过与老同学聚会的对比,表达了即便不被理解也坚持自己梦想的决心。

就算所有人都放弃我,我也不会放弃我自己,坚持梦想,拒绝国企,拒绝公务员


想当初考研拿着四百多分的高分满怀期望的读研,结果在研究生阶段却彻底酱油了,话虽如此但也收获了很多非技术性的东西,这是在其他任何时候都无法给予的。前几天回老家跟初中的那帮同学聚会,毕竟分开快十年了。回想当初,再看看现在,忽然间发现,当初为什么跟他们不是特别的亲近了,一外一内能走到一块么,他们都能发出爽朗的笑声,而我典型的属于低调沉闷那种。他们都能很灵活的生活,只有我傻傻的坚持以前的梦想。看到他们都活的很好,我也感到很欣慰,希望他们以后都能一路顺风。阿飞正传里面有句台词:有一种鸟天生就没有脚,一生只能有两次落地,第二次只能是死亡的时候。我应该就属于这种吧,欢乐留给你们所有人,我愿意扛起所有的负担只愿你们活的都好。

2013年秋

【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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