送11个机械键盘或硬盘,写起bug来更快了

关注我的童鞋,应该知道,我每月都会送礼物给广大童鞋。

本次直接送11个<硬盘(金士顿)或者机械键盘(雷柏)>!连写bug的速度的都提升了,搞一个不亏。

最后感谢粉丝们一直支持我,废话不多说,开抽。

赠送规则

大家都知道小编的粉丝很多,不能每个人都送,所以大家使用下面的二维码抽奖,中奖后,联系小编兑换。详细规则如下,请 仔细阅读

1,下方每一个订阅号是一个赞助方,扫码二维码,关注订阅号,发送「抽奖」获取 抽奖码,多参与中奖率可翻 11 倍。

2,扫描抽奖码参与抽奖。

3,12月24 00:00 自动开奖

4,中奖后一定要第一时间添加小编微信。选择机械键盘或者硬盘。开奖后 1 日未联系的视为自动放弃。


不才黄某

▲扫码回复「抽奖」抽奖品  

Java后端

▲扫码回复「抽奖」抽奖品  

Java3y

▲扫码回复「抽奖」抽奖品  

后端技术精选

▲扫码回复「抽奖」抽奖品  

码农沉思录

▲扫码回复「抽奖」抽奖品  

程序员私房菜

▲扫码回复「抽奖」抽奖品  

码匠笔记

▲扫码回复「抽奖」抽奖品  

菜鸟名企梦

▲扫码回复「抽奖」抽奖品

  

Hollis

▲扫码回复「抽奖」抽奖品  

Java团长

▲扫码回复「抽奖」抽奖品  

Java小咖秀

▲扫码回复「抽奖」抽奖品  

【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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值