第5届rails girls直播贴

还记得去年SegmentFault给大家带来的rails girls的活动直播吗?
今年又来啦~

本地活动在亿景大厦5楼,硬创邦举行。
/本帖采用倒序,实时更新/

吃完午饭,有些教练在和女学员们沟通做网站,有些在闲聊休息

有些 ...注孤身的教练,自己趴着进入了午休 ......
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教练手把手教学的挺认真的 ... 恩 ...

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现场的吃的喝的也是满满哒
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随机速配,每位教练热情地领走三个妹子,
有教练自我介绍时候,说“我是今天的教练,我单身。”
学员们开始开始配置环境啦!
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开场啦

签到完毕,唔...妹子太多,又紧急招募了10名教练加入,妹子质量越来越高的感觉 :)
(本篇文章编辑自卑的躲去角落画圈圈)

【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或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。
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