推一块石头上山

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       西齐弗因为在天庭犯了法,被大神惩罚,降到人世间来受苦。对他的惩罚是:推一块石头上山。每天,西齐弗都费了很大的劲把那块石头推到山顶,然后,石头又会自动地滚下来,于是,西齐弗又要把那块石头往山上推。这样,西齐弗所面临的是永无止境的失败。大神要惩罚西齐弗的,也就是要折磨他的心灵,使他在永无止境的失败中,受苦受难。
       可是,西齐弗不肯认命。每次,在他推石头上山时,大神都打击他,告诉他不可能。西齐弗不肯在成功和失败的圈套中被困住,一心想着:推石头上山是我的责任;只要我把石头推上山顶,我的责任就尽到了;至于石头是否会滚下来,那不是我的事。
       再进一步,当西齐弗努力地推石头上山时,他心中显得非常的平静,因为他安慰自己:明天还有石头可推,明天还不会失业,明天还有希望。
       大神为西齐弗毫不退缩、气馁的精神所感动,就放他回了天庭。
       西齐弗的命运可以解释我们一生中所遭遇的许多事情,西齐弗的努力也可以是我们努力工作的写照,但是,西齐弗能把看似恶劣的命运转换成使命的方式,是否亦可以成为我们的生活模式?
       个人意识到自己的存在,认同自己的存在,已是一件不简单的事;个人能透视自己的命运,掌握自己的命运,更是件不容易的事。但是,更困难的,则是把命运转换成使命,因为,使命的含义要超过神话中的内涵,它不但要替自己的存在谋求出路,它还要在感受到失败的痛苦中,去替人类、替世界创造快乐与幸福。
       在你未达目的之前,,这样,你的努力就不会白费。一个坚持不断练习射击的人,终有一天会击中目标。
       李扬是中国着名的配音演员,被戏称为天生爱叫的唐老鸭.李扬在初中毕业后参了军,在部队当一名工程兵,他的工作内容是挖土,打坑道,运灰浆,建房屋。可是李扬明白,自己身上潜在的宝藏还没有开发出来,那就是自己一直钟爱的影视艺术和文学艺术。
       在一般人看来,这两种工作简直是风马牛不相及。但李扬却坚信自己在这方面有潜力,应该努力把它们发掘出来。于是他抓紧时间工作,认真读书看报,博览众多的名着剧本,并且尝试着自己搞些创作。退伍后李扬成了一名普通工人,但是他仍然坚持不懈地追求自己的目标。没有多久,大学恢复招生考试,李扬考上了北京工业大学机械系,成了一名大学生。从此,他用来发掘自己身上宝藏的机会和工具都一下子多了起来。经几个朋友的介绍,李扬在短短的5年中参加了数部外国影片的译制录音工作。这个业余爱好者凭借着生动的、富有想像力的声音风格,参加了《西游记》中的孙悟空的配音工作。()1986年初,他迎来了自己事业中的辉煌时期,风靡世界的动画片《米老鼠和唐老鸭》招聘汉语配音演员,风格独特的李扬一下子被迪斯尼公司相中,为可爱滑稽的唐老鸭配音,从此一举成名。李扬说,自己之所以成功,是因为一直没有停止过挖掘自己的长处。
       尺有所短,寸有所长,每个人都会有自己的长处属于自己的宝藏。开启宝藏之门的钥匙就在自己的手中,轻言放弃,这些宝藏就永无见天之日。也许你现在并不如意,但永远不能放弃的是成功的决心和斗志,更为关键的是你能不能正确地意识到什么是自己最擅长的,尽管因为现实的某些原因不得不在现在的位子上呆着,但总要设法找到自己的宝藏,并努力去开采它。
       成功人士都是不惧怕困境的。面对长期的困境,他们或默默耕耘,或摇旗呐喊。他们凭着一副熬不垮的神经,一腔无所畏惧的勇气,振作精神,发奋苦干,以图早日突破困境的牢笼。目不能二视,耳不能二听,手不能二事。全神贯注于你所期望的目标,你就一定能够如愿以偿。如果你是个缺乏耐性、不能坚持,做什么事都半途而废,要别人替你收拾残局的人,你应当在行动之前细心思索,不可贸然开始工作,免得骑虎难下。
       水滴石穿,绳锯木断,水和石比,绳和木比,硬度显然相差太远,然而只要专注,全力做好一件事,天长日久,石头也会被水滴穿,木头也会被绳锯断。人做事也是这样,只要全神贯注地做一件事,就可以把事情做得比较完善,甚至做到完美无缺。

人生箴言:

       谁能够坚持到底,谁便能够取胜。面对困难而坚持努力决不退缩的人,往往会发现问题的解决,并不是我们所想像的那么艰难。

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,并引入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,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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