微调方向

之前的功能都想着全部自己开发完成,这个现在看来不是很划算,业界的开源软件,功能很强大,尝试他们的使用与整合,元旦三天,一直在搭建nutch 整合solr的搜索引擎,今天下午终于搞定,nutch 和 solr 很强大,晚上终于把nutch 导入eclipse,运行成功。不错

参考资料:
       http://today.java.net/pub/a/today/2006/01/10/introduction-to-nutch-1.html
      http://today.java.net/pub/a/today/2006/02/16/introduction-to-nutch-2.html
       http://wiki.apache.org/nutch/RunNutchInEclipse


这几天收获很多,继续,更大的困难在后面。希望今年有所收获


          在网上看到一个项目,寻求合作这,看到的是它的很泛的需求,将这些需求转化为可以开发实现的需求,对于我来说很困难,能力还没有达到那个水平吧,看了那个需求说明很多遍,总结出几条原因:知识面太窄,技术视野很窄,对需求的理解力没有和实际相结合(也就是和一线德用户打交道太少),这些应该是在大公司呆久的原因,小公司应该更好些。除了日常工作,应该学的更多谢。



2012 不错的一年,收获很多,自己发生了很大的变化,自己都能感受的到。2012,不再见,2013 ,第一个假期已经结束,工作继续。2013 要有更大的收获。
             臆想的目标: 换分离家近的工作,买房子,形成自己的创业基础和雏形,还有一个。。。哈哈,未来的我,肯定懂的。
                                                                                                 20120103
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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