你工作方向与你大学的专业相关吗?

开学初对学生就业意向调查显示,大部分学生不再倾向于从事所学专业工作。原因包括兴趣缺失、工作乏味等,反映了教育与市场需求间的脱节。

开学初,对学生的就业方向进行调查,大部分学生选择的方向不再是原来学习的方向。有的说学不明白,有的说不感兴趣,有的说太累,等等。

不管什么原因,结果是我们按照教学计划培养的大部分学生在将来的工作中不会使用这些技术,总是感觉有点别扭。

我在想问题到底在那里?

待遇低?不管什么学校都开设计算机专业,可能是学计算机的人多,所以造成计算机人才不再是人才了,待遇也就不那么高了?毕竟物以稀为贵吗。

地位低?大部分都是给别人打工,不像是学管理的,生成就是管理别人的,所以比较有地位。

乏味?整天编程,面对电脑,面对代码行,没有意思?

找工作靠关系?感觉学的还行,但是担心因为没有关系找不到工作,因为有其他的关系就靠关系找个其他的工作。

盗版惹得祸?因为盗版软件太多,所以做软件的不赚钱,开发 人员的待遇就更低了。

学校的问题?把原本有兴趣的学生培养的没有兴趣了,这可就是我们做老师的责任了。

时代变了?10年前我们毕业的时候,大部分同学选择还是相关方向。

还是经济危机?不管怎么说,现在的失业率还是比较高。

不知道你现在的工作是你的专业吗?如果有机会让你做原来的专业,你愿意吗?

 

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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改进中。
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