linux基础教学计划,Linux操作系统运维 教学计划进度表

这是一份关于Linux操作系统的教学计划,涵盖了从安装到高级运维的多个单元,包括Linux概况、安装与删除、系统维护等内容,适用于网络09301/2/3/4班,由王呈呈老师任教,跨越18周的教学周期。

linux

IVT-REJX-09

SIPIVT 教学计划进度表

( 课程名称:Linux操作系统运维 日期

第1周 第2周 第3周 第4周 第5周 第6周 第7周 第8周 第9周 第10周 第11周 第12周 第13周 第14周 第15周 第16周 第17周 第18周 linux概况 安装与删除 Unit 9:反射系数的测量 Unit 10:SWR测量 Unit 11:阻抗测量 Unit 11:阻抗测量 Unit 12:电抗 Unit 12:电抗 学期考试

2009

— 2010

学年第 二 学期) 任教班级:网络09301/2/3/4 容 课时 (L/P) (L/P

1/3 2/2 1/3 1/3 0/4 2/2 2/2 2/2 0/4 1/3 2/2 2/2 0/4 2/2 0/4 2/2 2/2 0/2

任课教师:王呈呈 学 内

备注

编制: 编制:

审核: 审核:

批准: 批准:

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IVT-REJX-09

SIPIVT 教学计划进度表

( 2009 — 2010 学年第 二 学期)

课程名称:Linux操作系统运维 任课教师:王呈呈 任教班级:网络09301/2/3/4编制: 审核: 批准:

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、路径平滑技术和多约束融合机制,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、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,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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