1、Python 3 面向对象编程全解析

Python 3 面向对象编程全面解析

Python 3 面向对象编程全解析

1. 作者与审阅者介绍
  • 作者 :Dusty Phillips 是一位加拿大软件开发者和作家,现居华盛顿州西雅图。他活跃于开源社区长达十五年,几乎一直在用 Python 编程。他是颇受欢迎的 Puget Sound Programming Python 聚会小组的联合创始人。他的著作颇丰,包括《Python 3 Object Oriented Programming》《Creating Apps In Kivy》,还自费出版了《Hacking Happy》。在本书第一版出版后不久,他曾因自杀倾向住院,此后便一直积极倡导积极的心理健康。
  • 审阅者
    • AMahdy AbdElAziz :拥有超过 8 年的软件工程经验,使用多种语言和框架。近 5 年专注于 Android 和移动开发,包括跨平台工具和 Android 内部开发,如构建自定义 ROM 和为嵌入式设备定制 AOSP。目前在信息技术机构教授 Python,可访问其网站 http://www.amahdy.net/ 了解更多。
    • Grigoriy Beziuk :曾是 Crowdage 基金会的首席信息官,在本书编写时是独立软件开发者。他使用过多种编程语言和技术,涵盖不同环境下的 Python 版本,从纯科学领域到现代生产规模的 Web 开发问题。
    • Krishna Bharadwaj :SMERGERS 的联合创始人,这是
【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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