Underwear fight

一年前,我和堂弟Ben进行了一场别开生面的内衣大战,我们用内衣作为武器互相投掷,这场战斗充满了欢笑和回忆。最终,奶奶的出现结束了这场闹剧,我们才发现那些内衣竟然是祖父母的。

2020/3/27
One year ago, I have an underwear fight with my cousin-Ben.
It sounds strange, what is an underwear fight? Well, it’s not like we fight in our underwear, we use underwears to fight, it’s a good memory, and it’s funny.
Here’s how I remembered: first, we get on the bed and we saw underwears in the bed, it was obvious. Then, we throw an underwear at each other, we started the fight. Ben first threw an underwear at me, I ducked quickly, I threw another underwear at him, it missed, in the middle, I threw an underwear so fast that it covered his head like a hat, I called him: Little Blue Riding Hood, because the underwear is blue. Get it?
In, the end, grandma came to stop us, it turns out those underwears were my grandparents.

【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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