每一天都有进步,一点也不迷茫

一位初入职场的青年在北京工作生活的经历与感悟,从迷茫到逐渐明确职业方向,通过不断学习与实践积累技术经验。
毕业一年的时光,在北京,老师推荐过来工作的。
    在这个大城市,空气中充满着许多人梦想,来北京大多都是寻梦人;住进XX庄的几个月,每天充满着对明天无限的期待,同时感觉自身能力不够,偶尔会感觉梦很远,感觉自己还是在城市里的蛙;
一天下班后没多少娱乐活动,买了个吉他,略贵,培养兴趣,网上搜了些教程练吉他,小星星,有时候练唱歌;下班后没做什么工作上的事,那时候感觉工作下班后就必须是业余的,与工作无关的,这样子,差不多过了半年,时间流走,回不来。在与人交往交流方面也没有经验增长,路上还是找不到共同话题,问题出在哪里,现在想来,心态不够积极而矣。
半年来,大多的工作,印制电路板刷锡贴件,焊各类元件,测电池电压,工资不算低,过得太舒适,感觉自己做的事不值得拿工资;世界都在进步,而我缓慢地前行了半年;后半年,去了上海半个月出差,货不齐,半个月也没什么成果;某个原因和新实习生暂住一起,晚上玩游戏,讨论编程方面的东西,收获不少,上班任务除了测试外,调试本安电源,修改代码,写键盘模块、显示模块代码,在这过程中,学到不少实践经验:电路双重保护、CAN总线协议、模块化分层编程、结构体内存分配、分时复用等,感觉要学的还很多;
现在在检验中心给公司产品送检,做实验,和同事两个人,在与人合作、工作交流沟通方面有了增长,保持把水倒空的心态学习。
技术之路,正在走,待追寻;工作学习好的态度,认真二字;
理想的意义也许不在理想本身,而在追梦的路上,找到梦想也是一个梦想,呵呵。
记录点滴,积极面对,YOUCAN!

从玩游戏到意识到该做啥了,每一次都有着激情、冲动,一鼓作气;

从当初有着飘渺无边际的梦想、自信无比到现在的情境,不服输就勇敢向前冲吧

能力和机遇决定价值,关心行业动态,不做井底之蛙;每一天都要有进步,不迷茫!

千里之行,始于脚下~YOU CAN!

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
<think>好的,用户现在需要更具体的学习计划,因为他感到迷茫。之前我已经给出了两个阶段的计划,但可能够详细,导致他还清楚每天该做什么。 首先,我需要回顾之前的回复,确保没有遗漏关键点。之前的计划分为3个月实习突击和6个月入职进阶,涵盖了Python、机器学习、深度学习、项目包装,以及后续的数学、工程能力和领域专精。但用户可能觉得步骤够细化,知道如何具体安排时间或资源。 接下来,用户提到“具体一点,我有点迷茫”,说明他需要更明确的步骤、时间安排和资源指引。可能需要将每个阶段拆解到每周或每天的任务,给出具体的学习资源链接,或者推荐更详细的学习路径。 另外,用户是小白,可能需要更基础的建议,比如如何安装工具,如何开始第一个项目,遇到问题该怎么解决。之前的建议提到PyCharm和Anaconda,但可能需要更详细的安装配置指南,或者推荐具体的教程链接。 还要考虑用户的时间管理问题,大三下可能还有课程或其他事务,如何平衡学习与其他任务。可能需要建议每天的时间分配,比如每天抽出多少小时,如何高效利用周末等。 另外,用户可能对如何选择方向(CV或NLP)有疑问,需要给出选择的依据或各方向的前景,帮助他做出决定。同时,项目实战部分可能需要更详细的步骤,比如从哪里获取数据集,如何逐步构建项目,避免卡在某个环节。 还要注意提醒用户避免常见的陷阱,比如过于纠结数学理论而忽略实践,或者只关注模型准确率而忽视工程化部署。这些在之前的回复中提到过,但可能需要再次强调,并给出实际例子。 最后,用户可能需要心理上的鼓励,比如如何保持动力,遇到困难时如何寻求帮助,或者如何加入学习社区与其他人交流。这些支持性的建议能帮助他坚持下去。 总结下来,需要将每个阶段拆解为更具体的周计划,提供详细的学习资源链接,明确每日任务,指导工具安装和使用,给出项目实战的步骤,并加入时间管理和心理建设的建议。这样用户才能有清晰的路线图,减少迷茫感。</think>好的,我拆解成「每日可执行步骤」,用最接地气的方式告诉你每个阶段具体做什么,精确到每周任务安排和资源链接。(文末附可直接下载的速查表) --- ### 🌟 **【3个月实习突击计划】逐周执行表** **核心工具**:Python 3.8+ / PyCharm / Jupyter Notebook / Git #### 📅 **第1-2周:Python速成攻坚** ✅ **每日任务**(早1h+晚1h): - 早:在[菜鸟教程](https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html)完成10个小练习(重点:列表推导式/异常处理/文件读写) - 晚:用Pandas处理豆瓣电影Top250数据([数据集](https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/douban_movie_top250/douban_movie_top250.csv)) ```python # 示例任务:统计同类型电影出现次数 import pandas as pd df = pd.read_csv('douban_top250.csv') genres = df['类型'].str.split('/').explode() print(genres.value_counts()[:5]) ``` #### 📅 **第3-4周:机器学习实战** ✅ **关键动作**: 1. 看吴恩达课程时同步做笔记([课程笔记模板](https://zhuanlan.zhihu.com/p/132561405)) 2. 每天推导一个公式(例如逻辑回归的损失函数): $$ J(\theta) = -\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m [y^{(i)}\log(h_\theta(x^{(i)})) + (1-y^{(i)})\log(1-h_\theta(x^{(i)}))] $$ 3. 周末用随机森林预测鸢尾花种类([代码示例](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html)) #### 📅 **第5-6周:深度学习初体验** ✅ **必做三件事**: 1. 安装CUDA教程:[Win/Mac双版本指南](https://zhuanlan.zhihu.com/p/336429888) 2. MNIST手写识别实操: ```python import torch model = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(784, 256), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(256, 10) ) # 具体训练代码参考:https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html ``` 3. 下载YOLOv5口罩检测代码([GitHub仓库](https://github.com/ultralytics/yolov5)),替换自己的数据集 #### 📅 **第7-12周:项目冲刺期** ✅ **项目执行清单**: - 股票预测项目: 1. 从[AKShare](https://www.akshare.xyz/)获取股票数据 2. 用LSTM构建预测模型(参考[这篇教程](https://zhuanlan.zhihu.com/p/139617233)) 3. 用Plotly画出预测曲线与实际值对比 - GitHub仓库规范: ``` /Stock_Forecast │ README.md(说明文档模板见下图) │ requirements.txt ├───data ├───models └───notebooks │ data_processing.ipynb │ model_training.ipynb ``` --- ### 🚀 **【6个月入职进阶计划】关键里程碑** **核心工具**:Docker / Flask / Transformers库 #### 🎯 **阶段1:数学补缺(第1个月)** ✅ **每周重点**: - 周一:推导梯度下降公式(从泰勒展开理解) $$ \theta_{t+1} = \theta_t - \eta \nabla J(\theta_t) $$ - 周三:用特征分解解释PCA降维(用NumPy实现) - 周五:通过贝叶斯公式理解朴素贝叶斯分类器 #### 🎯 **阶段2:工程化实战(第2-3个月)** ✅ **Docker部署速成**: ```bash # 把训练好的模型打包成镜像 FROM python:3.8 COPY requirements.txt . RUN pip install -r requirements.txt COPY app.py /app/ CMD ["python", "/app/app.py"] ``` ✅ **Flask接口开发**: ```python from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): data = request.json['text'] # 调用你的模型 return {'result': model.predict(data)} if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` #### 🎯 **阶段3:领域专精(第4-6个月)** **🔍 CV方向进阶路线**: 1. 掌握MMDetection框架([官方教程](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/)) 2. 复现YOLOv4到v8的改进点(Focus结构/Anchor Free等) 3. Kaggle实战:参加[卫星图像分割竞赛](https://www.kaggle.com/c/dstl-satellite-imagery-feature-detection) **🔍 NLP方向进阶路线**: 1. 用HuggingFace实现文本摘要([实战代码](https://huggingface.co/docs/transformers/tasks/summarization)) 2. 学习Prompt Engineering技巧(参考[这篇综述](https://arxiv.org/abs/2107.13586)) 3. 部署BERT服务(使用[bert-as-service](https://github.com/hanxiao/bert-as-service)) --- ### 📌 **关键问题应对指南** **Q:代码跑通怎么办?** - 第一反应:检查错误提示→复制到Google→前3个Stack Overflow结果必看 - 终极方案:在GitHub提Issue时附上**完整报错截图+环境信息** **Q:面试被问项目细节?** - 必备话术:“在这个股票预测项目中,我通过实验发现当滑动窗口设置为20天时MSE最低,这是因为...”(体现迭代思考) **Q:如何选择CV/NLP?** - 测试法:花3天时间分别做: - CV:用OpenCV实现人脸马赛克 - NLP:用BERT做电影评论情感分析 - 哪个做起来更兴奋就选哪个 --- ### 📁 **资源直通车** 1. **代码模板**:[AI项目结构示例](https://github.com/AlexHex7/Data-Science-project-template) 2. **面试题库**:[AI岗高频50题解析](https://zhuanlan.zhihu.com/p/363194929) 3. **速查表**:[PyTorch常用代码片段](https://zhuanlan.zhihu.com/p/111144134) 现在立刻打开电脑,完成这三个动作: 1. 安装Anaconda([Windows教程](https://www.bilibili.com/video/BV1Yt41137XZ)|[Mac教程](https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU)) 2. 在LeetCode上每天刷1道Easy题([Python题库](https://leetcode.cn/problemset/all/?difficulty=EASY&page=1)) 3. 关注Arxiv每日最新论文(用[这个订阅工具](https://arxiv.org/help/rss)) 迷茫的本质是行动量足——先让第一个MNIST程序跑起来,你会在调试bug的过程中自然找到方向!
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