08年流水帐

lw549 2009-01-19 04:16:40
忙碌的08年终于过去了,记录一下,希望有个不一样的09年。

从07年10月左右开始到3月一直忙着搞签证。这签证也真怪,有的人一次就过去了,有的人3次都没过。我是比较幸运的,第三次才过:(

3-6月,在鬼子的地盘混,没想到资本主义社会的人们根本不是生活在水深火热之中,因此我一直想炫耀的社会主义制度的优越性也就没好意思得色出来。心里琢磨着好像小的时候被谁骗了。

9月开始
由于不堪病毒的骚扰,自诩手杀病毒的我终于败在某个牛擦病毒下,只好投入了Linux的怀抱。结果意外发现了一片新天地。搞得我好长时间不愿意在Windows下写程序。希望大家引以为戒,linux不是那么好玩的,到时候丢了Window的工作可别怪我。

下半年由于wpf程序的泛滥,原来的基于winapi和MSAA的TestDriver不能工作了,开始学习UIAutomation,算是技术上的一点点进步。本打算把工作中遇到的常用函数做成一个完整的TestDriver,后因觉得没有技术含量半途而废。C#4.0的新特性也是比较让人兴奋的,不过也只是随便写了一点demo,实际工作中还是linq,var等 C#3.0的特性用得多一些。

临近年底,不知道被谁拉到了开心网,开心地买了几个奴隶,贴了几张条,然后就没什么好开心的了。

新年伊始,买了三本书,希望自己有个好的开始。
《移山之道》一口气读了一半,很久没有这种畅快淋漓的感觉了。
《软件调试》不想说什么,两个字评价:精品!(我痛恨那些不识数的)
《加密与解密第三版》前两版我都看过,觉得不值得买。第三版确实是精品。

纵观全年,对自己最满意的就是每周坚持踢球,最不满意的地方是再怎么坚持,也没有年轻人跑得快了^_^

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gqy_97517 2009-05-08
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这么好的一本书,也不共享,共同学习。可惜了!
7年 2009-01-30
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忙啊 忙啊,结果啥也没学到
快乐老猫 2009-01-30
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接分
shilinqun 2009-01-22
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549泡了几个鬼子MM???
shuihan20e 2009-01-21
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jf
mandarin 2009-01-21
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瞻仰
xzhifei 2009-01-21
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老JJ又开始YD了
jinjazz 2009-01-21
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鬼子的女人是不是都像电视上一样不穿衣服?
zxx_0405 2009-01-21
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nkym0626 2009-01-20
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拿分来了
僵哥 2009-01-20
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阿三 2009-01-20
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yiyi0518 2009-01-20
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hoho~~

楼主的 08 年超、 超、 超 有意思的 ~~~

fangsp 2009-01-20
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岁月不饶人啦
金卯刀 2009-01-20
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[Quote=引用楼主 lw549 的帖子:]
忙碌的08年终于过去了,记录一下,希望有个不一样的09年。

从07年10月左右开始到3月一直忙着搞签证。这签证也真怪,有的人一次就过去了,有的人3次都没过。我是比较幸运的,第三次才过:(

3-6月,在鬼子的地盘混,没想到资本主义社会的人们根本不是生活在水深火热之中,因此我一直想炫耀的社会主义制度的优越性也就没好意思得色出来。心里琢磨着好像小的时候被谁骗了。

9月开始
由于不堪病毒的骚扰,自诩手杀病毒的…
[/Quote]

羨慕樓主有這么多經歷
不得闲 2009-01-20
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budded 2009-01-20
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zhao_yong 2009-01-20
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經歷豐富呀。
-海盗旗- 2009-01-19
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生活很丰富吗!
-海盗旗- 2009-01-19
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生活很丰富吗!
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内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入分析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分,可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。
内容概要:本文研究了基于QLearning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,通过Matlab代码实现了控制算法的仿真验证。该方法融合强化学习的在线自适应能力与传统PID控制的稳定性优势,利用QLearning算法动态优化PID控制器的比例、积分、微分参数,以应对水下复杂流体环境、模型不确定性及外部干扰等挑战,从而提升AUV轨迹跟踪的精度、鲁棒性与动态响应性能。文中系统阐述了AUV的六自由度非线性动力学建模过程、QLearning算法的状态空间与动作空间设计、奖励函数构造及训练机制,并详细说明了PID参数自整定的闭环控制架构。仿真结果表明,相较于传统固定参数PID控制器,该智能控制策略在多种工况下均展现出更优的控制效果,有效抑制了超调,加快了响应速度,并增强了抗干扰能力。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习基础及Matlab/Simulink仿真能力,从事水下机器人、智能控制、海洋工程、自动化等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于AUV、UUV等无人水下平台的高精度自主导航与运动控制;②为解决非线性、强耦合、时变系统的控制器参数自适应整定问题提供智能化解决方案;③作为强化学习与经典控制理论深度融合的技术范例,推动智能控制算法在海洋装备中的工程化应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节,重点剖析QLearning的状态-动作-奖励机制设计、PID参数更新逻辑及仿真对比实验结果,有条件者可在更复杂的动力学模型或实际硬件平台上进一步验证与优化算法性能。

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