07年我的理财预算(理想中)

    社会进步的节奏实在太快了,要想一个人老老实实地靠工资来养家立命,现在几乎是不可能的。在这个资本横行的时代,谁要抓不住挣钱的机会,肯定要被甩在后面很远,所以我也被迫学点理财的招数,以应对CPI大于利率的残酷现实。然投资就意味着冒险同在,在心理承受力和外在压力的搏弈中,在平淡与壮烈中,我要选择挑战,选择轰轰烈烈,因为我已经落后太久,不能再存在幻想。只有这样,才有可能保留一点优势、在激烈的竞争中占有一席之地。
    首先,对现有资产(资金)作一个合理的统计和规划。工作五年,自己身上的积蓄不足9W,计划将这80%的份额投资于基金市场,按一次收益30%算,年末数值为7.2W*1.3=9.36W,算上收益再投资乐观点可以达到9.8W。
    其次,来年工资,存下4K*(12+1)=5.2w,也将其中的80%做投资,期末可收益:4W%1.3=5.2W,在复制一点,可以达到5.5W
    如果再胆大点,直接进入股市,收益会更大。
    还有一点不确定的,可以将几年来辛苦写的程序变出去,或者做个第二工,少点1W吧,也并非不可能。
    呵呵,到明年在总结的时候,启动资金就有15W了。 
【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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