人生苦短

[align=center][size=xx-large][color=green][b]人生苦短,必须性感![/b][/color][/size][/align]


独步人生我们会遇到种种困难,甚至于举步维艰,甚至于悲观失望。征途茫茫有时看不到一丝星光,长路漫漫有时走得并不潇洒。这时,给自己一个笑脸好吗?现在为大家带来一组漫画,其中的道理,或许会让你受益匪浅!



你的人生谁操盘?你说……
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破罐子破碎!
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老子,没打算活着回去!
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珍惜资源……
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这,就是生活!
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成功三要素!
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姐,你赢了!
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语气要很拽!
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都需要勇气!
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2012?期待……

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我们这一代!


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关你屁事!

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那,还是吃吧!


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你,知道得太多了!


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失眠的孩子,你伤不起!


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为了奥利奥……

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你大爷的!

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坑你没商量!


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确实!说到做到,有多难?


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偶尔的发脾气,对身体好!


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乐观的想法!



  生活中有苦也有乐、有喜也有悲、有得也有失,拥有一颗达观、开朗的心,就会使平凡暗淡的生活变得有滋有味,有声有色。人生就这样,难免有痛,难免有伤,我们要学着乐观看待事情。

[url]http://www.u148.net/article/46009.html[/url]
【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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