早来早得分，问题不难

wxm5211 2004-03-07 01:11:25

一。我建了几个表和视图，但我只想让别人可以查看视图，
把表给锁住，请问在企业管理器中怎么实现。
二。我的服务管理器死活不执行，点开始\继续一点反应也没有，暂停与停止总是灰的，请问是怎么回事
谢谢大家

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本次纪中培训为期十天，参与者分享了比赛经历、学习收获及日常生活点滴。通过高强度的比赛，加深了对匈牙利算法、堆排序等算法的理解，并在实战中积累了宝贵的经验。

本文记录了作者参加GDOI信息学竞赛的经历，包括两天的比赛过程、解题思路及赛后反思。第一天比赛感觉良好，第二天则面临较大挑战。通过这次比赛，作者总结了一些宝贵的经验教训。

本文通过五个生动的小故事揭示了商业和生活的智慧：1) 提高标准和坚持不懈能带来显著优势；2) 换个角度看问题，可能打开新机遇；3) 付出和投资长远看能带来更多回报；4) 抓住先机，敢于创新；5) 在逆境中求生存，提升服务质量。这些故事启发我们思考如何在竞争中脱颖而出并取得成功。

本文通过五个生动的小故事，揭示了商业竞争中的策略和思维方式的重要性。故事涵盖保龄球理论、角度转换、投资回报、抢占先机和危机中的机遇，强调了超越常规、创新思考、有效投资和利用营销策略来创造竞争优势。故事中的奶茶店通过巧妙的营销活动，成功吸引了大量顾客，展示了如何在困境中寻找突破，实现快速传播和盈利增长。

内容概要：本文围绕水陆两栖无人机的任务规划与执行问题，提出了一种基于Matlab实现的智能路径规划解决方案，重点融合粒子群优化算法（PSO）与遗传算法（GA）进行三维环境下的避障路径规划。研究系统性地构建了从复杂地形建模、任务需求分析到算法设计与仿真实验的完整流程，实现了在多约束、动态障碍物等复杂环境下无人机的高效任务调度。通过对GA与PSO两种智能优化算法在路径长度、收敛速度、路径平滑度及稳定性等方面的对比分析，深入探讨了各自在无人机路径规划中的适用场景与性能差异，验证了所提方法在提升任务执行效率与安全性方面的有效性。该方案不仅适用于水陆交互通用场景，也为多模态无人系统自主导航提供了可扩展的技术框架。; 适合人群：具备一定Matlab编程能力和算法基础，从事无人机路径规划、智能优化算法研究、自动化控制或相关领域科研工作的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于水陆两栖无人机在复杂自然环境（如江河湖海与陆地交错区域）中的自主巡航与任务执行；②比较遗传算法与粒子群算法在三维动态路径规划中的优化性能，指导实际工程中算法选型；③为多约束条件下无人系统的自主决策与实时避障提供算法支持与仿真验证平台。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行动手实践，重点关注两种算法的数学建模过程、适应度函数设计、参数调优策略及路径生成逻辑，通过仿真实验直观对比算法性能差异，深入理解智能优化算法在复杂路径规划问题中的应用机制与优化潜力。

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