重新回归,下定决心坚持写博客

大学至工作期间,作者从记录个人成长到深入技术领域的探索,分享Windows、Android、Linux应用与驱动开发经验,同时融入生活感悟与行业动态,展现一个技术菜鸟的成长历程。

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为什么重新写博客

记录生活、记录成长。
大学以后,频繁接触计算机,接触网络,触及到很多新鲜的事和物,那会在百度停留过。留下一写记录大学成长的记录。
后来觉得优快云更加适合技术博客,所以转战优快云博客一段时间。
如今换了ID重来。

写什么

首先,记录技术相关的内容,在大学到现在,写过windows应用、写过Android应用、写过Linux应用、写过Linux驱动。工作后搞过bootloader、做过Linux上spi/iic/eMMC/Nand/spinor flash驱动。写过crypto驱动框架、深入分析过Linux IO系统、Android Full Disk Crypto系统、对Android 安全体系涉及的各个层面都有涉及、层深耕过Android性能优化。总总都有太多可以写或已经写好的技术博文。
其次,写一写生活感悟、行业动态等
最后,随心所欲想写什么就写写,接受随时投稿。

我是谁

一个只懂C的技术菜鸟。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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