用一个类来描述现在的你

DarkShineUHI 2011-05-21 11:15:35
突然想到的,不知道发到哪,就发到这吧

首先是程序的运行规律:

class 人类;

std::vector<人类*> 人群;
for( std::vector<人类*>::iterator it = 人群.begin();
it != 人群.end(); ++it )
( *it )->每一天();

class 人类
{
public:
virtual void 每一天() = 0;

private:
类* 记忆;
类* 世界;
};



大概就是这样了,先上我的:

class 我 : public 人类
{
public:
void 每一天()
{
if( 记忆->时间 == 上学的时间 )
我->上学();

我->日常任务( 逛论坛 | 看浮云 | 敲代码 );
}
};


要求:
1. 必须遵守"class 名字 : public 人类" 这样的规矩
2. "virtual void 每一天()" 必须实现,你懂的


发挥你们的想像力吧!
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lixiaobai7321 2011-05-23
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哎,有点小汗
pingdan32 2011-05-23
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[code=C/C++]
[class 我 : public 人类
{
public:
void 每一天()
{

我->日常任务(看浮云);
return;
}
};
]
pingdan32 2011-05-23
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class 我 : public 人类
{
public:
void 每一天()
{

我->日常任务(看浮云);
return;
}
};
Lactoferrin 2011-05-23
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class Myself
{
public :
bool IsGoodBoy()
{
return *(bool*)(NULL);
}
}
annazbb 2011-05-23
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class me
{
public: ~me()
}
失散糖 2011-05-22
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tt2com 2011-05-22
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千杯不醉-sen 2011-05-22
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pmars 2011-05-22
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class Myself
{
public :
bool IsGoodBoy()
{
return true ;
}
}

哈哈!!
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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