少一些浮躁

SOA学习与基础技能

某日,A先生告诉我他要看SOA的资料,我诧异了:因为在我看来, 他是没有天份的那种人,而且也没有早起的小鸟有虫虫吃。

在我看来,A先生连基本的编程技巧和方法都没有掌握好。switch、if else等方法都还没有用好的时候突然都要SOA了

我不停的诧异,我本来打算说些什么,但是后来什么都没有说,因为我说了A先生也听不进去。

学习SOA和基础知识或许并没有什么矛盾,只是始终让我感觉别扭:华而不实。

其实大家都在华而不实的,就好比我们拿着5-6k salary时,我们想到的是如何我1-2w,而没有想过7,8,9,10。。。。而且更多的是只是想想而已。

我们可曾有以0.5为基数想过?都认为自己是天才,却早晚要在有了无数的代价后重新回归到Normal上。

可悲的“神爱世人”

要想获得,必须先付出,持续而且坚持.最后才会High。。。

【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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