2019春总结作业

博主分享编程学习经历,通过PTA作业练习能力提升,期末考试做出一题获信心。检讨课堂不专注、未达预期、作业未交等问题。本学期改进包括课前预习、用学习软件自学、独立思考题目。暑期计划自学知识、做编程题、研究书籍,期待学有所成。

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一、我学到的内容
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二、我的收获
博客园作业链接
https://edu.cnblogs.com/campus/zswxy/computer-scienceclass3-2018/homework

PTA作业链接
https://pintia.cn/problem-sets?tab=1

收获:在上学期初次接触这门语言时,完全不懂。也有想放弃的打算。但通过每周PTA的作业练习,感觉自己的能力也提升了许多。但仍然还有许多不足的地方。在这次期末考试的时候,虽然自己只做出来了一道题,但我觉得自己做出来的很有成就。也给了我很大信心继续学习。

三、自我检讨
1、在课堂上,有时候没有听老师讲课,导致一些知识点没有掌握。在以后的学习中,更加集中精力去学习。
2、没有达到自己所预想的那样,还有很大的差距。以后也要自己多找资源,自己学习。
3、作业也有没交的时候。按时提交作业,要严格要求自己。

四、本学期的改进与优化
1、在这学期,有了在课前预习的这个环节。只有自己首先学习了,在后面听老师讲课更能够听懂
2、在手机上下载了老师所推荐的一些学习软件,自己学习。虽然不是每天都学习,但也是有所坚持,也是一个良好的开端。
3、题目主要靠自己思考。不像在以前依赖百度等。

五、量化的自我评价

1、学习量化指标图参考
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2、成绩曲线图参考
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六、我努力的方向

计划:在暑期,也可以自学一些其他知识。每周做两三道的编程题。巩固自己在大一所学的知识。也可以买几本书去研究研究。

期待:我还是期待自己能够学好这门专业,做到学有所成。不辜负自己。自己所付出的时间和努力不要白费。希望能够更上一层楼吧。

转载于:https://www.cnblogs.com/zl010206/p/11066652.html

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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