2014跌跌撞撞--伴我成长

2014年,作者踏入大学校门,经历了一系列的成长与挑战。从计算机科学与技术专业的学习中,逐步掌握了C++编程、数据结构等技能,并通过参与广西计算机网页设计大赛获得一等奖,这段经历让他学会了坚持与合作。

2014跌跌撞撞--伴我成长

上眼皮是正月,下眼皮是腊月,一转眼一年就过去了。没有轰轰烈烈,也不是平淡无奇,或许应该说是跌跌撞撞地走过来。

叶子不断地从生命之树飘落,不知不觉中岁月已在我的生命之树中画上了20岁的年轮。

2014我跨进大学的门还不算太久,在高中的时候总觉得大学应该过得很轻松很美好,不再是整天埋在书堆里,过着教室、食堂、宿舍三点一线的生活。但是到了大学的我才真正地明白大学,的确它不再是埋在书堆里,但却着着实实地把自己累了一把,我跑了太多的地方,不管是班级活动还是工作都让我来回跑得好累。又因为我学的是计算机科学与技术专业,更多的时候我埋在了电脑里。

2014伴我从懵懵懂懂,渐渐走向成熟。开始的我什么都不懂,可以说是一个十足的电脑盲,就连一个小小的问题装软件都不会,什么都要百度或者是问身边的同学,但是渐渐的懂的就越来越多了,从最开始还没买电脑之前只拿着键盘在桌面上敲的我,到现在能盲打的我经历了许多,那时的我在有的同学看来是超认真的态度,但也有很多同学带给我嘲讽觉得我真的是个十足的傻子。不管怎么说我都还是做到了,做到了走自己好路,让别人说去吧。

2014伴我和代码、图片制作一起走过。这一年我主要接触了计算机导论、C++、数据结构、数据库、操作系统、ps、网站设计。

1、计算机导论主要是叙述了图灵机、数据存储、数据运算、计算机网络等基础的计算机知识让我对计算机有了一定的了解。

2C++则让我学会了许多编程知识,函数、类和对象、数据指针与字符串、继承与派生等,让我学会了简单的编程。

3、数据结构教会了的线性表、栈和队列、树和二叉树、以及各种算法。

4、数据库学习了关系数据库、SQL语言、数据库的安全性,完整性、关系数据理论、关系查询处理和查询优化。

5、操作系统主要学习了操作系统的运行机制与用户界面、进程同步与通信、进程死锁、存储管理、设备管理、文件系统。

6PS的学习是一条长路,我看了很多的关于PS的视屏或许也只参透了PS的三分之一还不到,它的功能实在是太强,而我或许还缺乏很多磨练。这年我用刚刚接触的PS做了很多图有服装设计、网站所做的界面、招生界面、书的封面、公益海报、登陆界面等。这些都是根据自己的所想而做的,虽让我知道我的作品还需要很大的提高,但是我会努力的。相信将来我的作品会更上一层楼。

2014伴我走完那段心酸的日子。这一年我学了很多,深深印在我脑海里的便是那次广西计算机网页设计大赛,出于老师的鼓励我和师兄一起做起了网站设计的项目。那次的我第一次觉得自己无能因为PS做不够好,收集资料不过细心被师兄骂得一无是处。心跌到了低谷,加上时间有限,工作量大,师兄想要放弃,可是我却选择了坚持,而且是鼓励师兄一起坚持,因为我觉得我应该和他患难与共,我不是为了得奖才参加这个比赛,而是为了锻炼自己希望自己能学一些东西才来的。已经数不清自己熬了多少个夜晚旷了多少次课才赶出了这个网站——《奋斗的青春》http://youth.zwbk.org/

这次的比赛让我学会了努力,学会了参加一个比赛需要做的准备,还有认真审题。以及团结合作的关系。当然结局是美满的,完全出乎我的意料之外,我们的网站得到了广西区的一等奖。

不管怎样2014结束了,有过伤心,有过低落,有过开心,有过快乐,有过放荡不羁。当过心理委员,当过年级委、当过勤工助学负责人,拿过体艺单项奖,拿过助学金,拿过奖学金,2014我满足了,已不悔。有过的都是我成长路上必须经过的。与其怀恋过去不如走向未来,2015,我更期待你的到来,或许没有爱情,但一定会有更多的友情。更多的挑战在等待着我,“蓝桥杯”、“全国计算机大赛”,我想到时候不是说你们来了,而是说我来了。当然我也期待能在优快云中学到更多的东西,结识更多的朋友,认识更多的高手,希望将来也能成为他们中的一员。

或许现在的我还不够优秀,但不代表以后的我不优秀。Where there is a will ,there is a way. I believe I can do.   2015,我来了。

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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