北风:毕业一年后,你收获了哪些东西?

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去年7月1日,是我大学毕业正式离开校门的日子,本来这篇也是打算在7月1日更新的,由于一些私人原因,被拖到了今天。

本文算是自身从校园到社会过程中一些关键经历的记录,顺便借这机会做个阶段性的复盘总结,按照时间顺序记录。

【本文大纲】

一、以体力和时间来换钱的无知年代

二、转变思维奠定人生基础的认知岁月

三、破釜沉舟,一段隐忍和卑微的时光

四、一路北上,开始我的野蛮生长

五、总结

一、以体力和时间来换钱的无知年代

我算是个心智比较早熟的人,很多行动/意识都会先在同龄人,不止一次,有人评价说“一点都不像刚毕业的大学生”。

第一次独立赚钱是高考后的一份暑假工,没别的,就是觉得花自己赚来的钱,舒服!

后续的大一、大二也做了很多类似的出卖体力和时间的活,具体什么样,相信每位做过兼职的朋友都能体会。

但中间有段小插曲,被兼职中介坑了几百块的押金,曾一度觉得这是人生的耻辱,也不太愿意提起,但此事也引发了我思维的转变:

“为什么能赚钱他自己不做?****”

“做兼职、暑假工,我除了能赚取那点微薄的薪水之外,还有啥用?****”

从那以后,我就发誓,之后绝对不会再以这种形式赚钱。

现在看来,很浅显易懂的道理,但每年依旧看到无数的大学生、辍学的小孩、还有老家里那些上职专的学生们投身于此类工作,包括亲戚家的孩子,我看到后都会说,但效果通常为0。

有点可悲,有点无奈,有点无能为力。

二、转变思维奠定人生基础的认知岁月

准确点说是从大二暑假开始的,当时51job的广告打得火热,排除掉那些不合标准的兼职类工作后,刷到一份“新东方**志愿者”的工作,忘记了全称,虽然自己当时比较 low,但新东方我还是听过的(不是学厨师的那个,当时无数人这么问我。。。)

于是花半个小时,用word做了个简陋无比的简历(还存在电脑里,回头看看也觉得挺有意思的~),过了大概一周后,接到面试的电话。

当天下着大雨,顶着伞穿个拖鞋就过去了,虽然是人生第一次面试,但光脚不怕穿鞋,也没有紧张,过了不久就通知入职了。

工作比较简单,当时是新东方在当地新开了一家学校,主要做市场调研、协助做些前期推广方面的工作。

但结束之后,其实对自己当时的表现并不满意,很多工作规范、职场礼仪,甚至文档撰写,都做的和shi一样。

时间很短,但这份经历对我的影响是巨大的,万里老师是当时新校区的负责人,很多有意无意中透漏的观念、方法和习惯,都一直影响着我。

“永远坚信坚持和努力的力量”,相信很多同事都将此印在了脑袋里(后面来北京的火车

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)机器人导航等领域。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。; 适合人群: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、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 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应用于移动机器人、无人车、无人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,降低对人工标注的依赖,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。; 适合人群: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人士。; 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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