成为真正厉害的人,所具备的条件!

本文探讨了如何成为职场中的佼佼者,强调了个人职业规划的重要性,提出了职场思考的正确方式,即通过假设、论证、推理制定实践方案,并追求卓越成果。

成为真正厉害的人,所具备的条件!

前段时间和朋友聊到“如何避免跳槽成跳坑”,当时就想到了一句老话,树挪死,人挪活。但是不是所有的人都适合?答案肯定不是的,因为如果适用所有人就不会有开始的这句话了,首先大家要明白一点,只有优秀的人挪窝才叫跳槽,不然就只能是跳坑,因为你只能越来越差,甚至到最后一事无成。

如何成为真正厉害的人?我相信这是大家迫切想知道答案一个问题,毕竟没有人不想让自己变得强大起来。但是首先我希望大家能够明白“每一个想要让自己变得厉害的人,都要有一个属于自己的职业规划,专属的职业定位”不然你可能只是在白费力气。

爱因斯坦说:“学习知识要善于思考,思考,再思考,我就是靠这个方法成为科学家的。”所以在你想让自己成为厉害的人,你首先要考虑“自己会工作思考吗”?

有这样一份数据报告,不知道大家有没有看过,主要讲的是当下社会中多职场人员都有着几种大致相同的经历:

1.职场上的“集体会议”

在此时大家商讨一个问题时,很容易造成东一榔头,西一棒,你一言,我一嘴,讨论半天,甚至中间还会发生严重的争执,直到最后也没有讨论出一个解决方案。对于大家来说不怕苦,不怕干,就怕苦干。

2.职场中的“职能思考”

职场中我们常常会听到这样一句伤人自尊的话:你怎么那么笨啊,这么简单的事情都做不好!你就不会主动思考一下吗。

为什么会出现上面这些问题呢?其实很简单,那就是我们没有学会“职场思考”,只懂得苦干,没有主动思考的意识。通常我们在思考一个问题时,基本上都会是这样:是什么→为什么→怎么办,但是大家从来没有思考过,这样的逻辑在职场中也适用吗?今天就告诉你,这样的逻辑在职场中是不适合的,因为在职场中这样的逻辑存在很大的bug。

我们因该怎样在职场中思考呢?首先就是要做到思路清晰,具备分析问题的逻辑,因为你在职场中你必须懂得如何假设,如何论证和如何推理等,简单来说就是:职场思考=用已有知识提出假设+建立有效的论证+运用逻辑思维推导+可实践的方案+方案结果。

这个过程,可以大概分为:是什么→怎么了→为什么→怎么办→办成什么样。

综上所述:相信大家应该能够明白“如何成为真正厉害的人”了,简而言之,大繁至简,如何成为正真厉害的人,归根到底,其主要原因还是在自己身上,只有我们变强,我们才可以实现”我们拥有随时找到好工作的能力“。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研员及从事自动驾驶、机器导航等相关领域的工程技术员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器、无车、无机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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