写一点总结,缓解一下焦虑

最近诸事大吉

越发感觉自己只是一个资质普通的废物

看到yy硕那样的大佬,只会在一开始打点热血,在后续还是归于无助

读博的事情一直在困扰,家里一直在催促,但我并不知道自己有无学术能力和潜力。

连简单的ubuntu的输入法都在为难我,20.04下去用搜狗输入法会经常出现图形化消失的问题。

以至于折腾半天后回到了自带输入法。

也不知道师兄用的是哪个轴

很激情。

不好的是生日和研三的答辩日期也撞了,答辩恰好在我生日前一天。而我家里叫我回去过生日。

这就会带来问题:老师要求我们去帮研三师兄准备会场,那我生日前一天就难以走开。

apollo的学习也遇到难题,无从下手。就像个小孩子看着一个复杂的机械结构一样,感叹其精妙和巧夺天工。 却让我改进则近不可能。

研一的第二学期又快结束了,马上又要考试了,而我这一年收获不多不少,

工程和代码能力成长了很多,但奖项拿得很差劲,只有两个三等队长和一个二等末尾。

相比之下,同门已经拿到了三个二等一个三等。学习成绩还比我优秀

人和人的差距比人和狗还大。

连社交我也不如别人,和师兄师姐的关系不如别人。和老师也很久没聊。

自己的工程进展停滞:带我们crv项目的师兄前段时间一直有事,这段时间又要答辩。

我只能试着去学apollo,但又收获甚少。

看到yy硕在读博的前两年也是如此痛苦,毫无进展,让我也多少安慰了一些。

安排一些后续事项把:apollo,期末考试,c++,就先这样吧。

逝者已逝,来者可追。

【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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