英语年总

作者分享了自己长达十年的英语学习经历,特别是在过去一年中的进步与感悟。这一年里,通过观看英语资料、重温《查理成长日记》、学习能量英语等方式,不仅提升了英语水平,甚至达到了观看美国大片无需字幕的程度。

英语,伴随着我的时间真的很长了,从刚开始接触,到现在,有10年了。但是,最近这几年,也就是把它当做一种兴趣来学习的这几年,才真正的喜欢英语,喜欢学习英语。

随着离新年越来越近,我也开始回忆我这一年的英语学习。这一年,可以说在英语上,还是有很大的提高的。这一年看了很多英语的资料,也又看了几遍查理成长日记,每次都被查理逗的开心的不行。学习了能量英语,开始了说英语。还有更开心的一点,就是看美国大片,不需要字幕了!(真是开心的不行不行滴)

学习英语的路,还是很长的,我也正在前进中。就像刚刚励志要学好英语一样,现在我依然相信,只要坚持,就一定会学好。虽然我还没有达到我预期的效果,但是我知道,我离预期的效果越来越近,英语,我给你加油,更给自己加油!接下来的一年,一定会更好 更好滴!!!

(SCI三维路径规划对比)25最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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