技术人生“白天求生存,晚上谋发展”

技术人生:白天求生存,晚上谋发展
本文探讨了技术牛人背后的艰苦时光和自我提升的重要性,提出了工作创新、团队氛围、领导力和时间管理等方面的观点,鼓励技术人员通过主动学习、实践和规划来实现个人和职业成长。

技术人生“白天求生存,晚上谋发展”

白天求生存,晚上谋发展这句话最近在团队经常有人说,其实我也深有体会,因为我看到的技术牛人他们背后肯定有一段很长时间的艰苦时光,可能是3年,也可能是8年,也可能一直还在坚持。

其实我们周围大部份人有一些感受,要么是感觉太忙了,没时间学习,要么是感觉没目标,不知道如何学习,也有很多人都是抱怨环境问题,自己在一个不喜欢学习的环境中工作。很多技术人员想过着5*8轻松工作,不再为房子、车子、女子的事发愁。

有些人说自己的环境不好,工作没创新,不知我们有没有想过说工作没创新是什么原因,创新不是别人来搞的,如果有一天公司经常搞一些新技术给大家,那估计又有人说公司没方向,瞎折腾了,所以工作有没有创新更多的是我们自己有没有创新的愿望,只有自己亲手去想了去实现了再能体会到创新的乐趣。如果你对现有的工作内容不感兴趣,你完全可以去做互联网工作,开源项目,新技术传道,BBS回答问题,写技术博客,总之很多事情可以想可以做,创新是自己去计划与实现的才能有深刻的体会。

有些人说同事水平差,如果是这种感觉那最要命了,物以类聚这句话我想大家都明白,如果你认为同事水平差,那说明你的水平也好不到哪里去,一个人经常和什么人接触,就知道这个人水平大概怎么样。现在的互联网这么发达,如果你认为同事水平差,那你QQMSNBBS的朋友是不是水平都很强呢?另外,我们不能只看别人的缺点,其实每个人都有很多优点,这些是我们学习的地方。

有些人说上司没能力,听起来感觉很无耐,有可能是你根本不了解你的上司,总是看到了上司的不足之处,其实一个人能当你的上司,不管他水平如何,但肯定有他比你强的地方,有可能管理能力比你强,有可能技术比你强,有可能业务比你强,还有可能是人际关系比你好,我们做技术的很多人都以为人际关系不重要,但是如果让你来做管理,没有人际关系,就算再强的技术,你的下属也会认为你不称职,只是不好意思当面说罢了。

还有一部份人认为我每天都在努力工作,但是没什么进步,说白天工作,晚上还要工作,根本没时间学习。那我想问问,你每天都在做什么,工作是谁安排的,如果你每天的工作都是你的上级安排的,你是被动接受,那就算再努力也只能成为一个熟练工,永远不可能成为专家。通过工作可以快速提高工作能力,但是做技术没有个人的思想,个人的理解,都是别人搭好的框架,我们天天做copypaste,这和流水线作业有什么区别。

还有人抱怨做技术本来就没什么前途,外面随便开个小店都能月入上万,甚至是几十万,我们辛辛苦苦大学毕业累死累活的才拿这点薪水。我们看看小店老板在干什么,白天是一大早就营业,晚上看不到人了才关门,关门了还要统计一天的收益,明天要做什么。更别谈什么旁边突然多了个竞争对手,工商税务的人员检查之类的事了,只有自己经历了才能感受。他们其实就是“白天求生存,晚上谋发展”这句话的最好体现。如果你羡慕,你完全可以不干技术,开店当老板去。

其实这个世界做任何职业都需要努力,成功的人除了大家看得到的工作外,他一定在想自己如何发展的问题并且不停的学习与实践。做技术的,特别是做IT发展这么快的技术,通过工作来提高自己只是一方面,更重要的是自己要有一个学习与发展规划,并且不懈的努力。

再补充几点:

1、不结合实践的学习是很难的,工作就是最好的实践,不要总想学习一些与工作无关的东西,这样会让人很累,学习起来也慢,如果你学习或研发的东西与工作有关,或者是为他人服务,那会更有动力也会得到上司的认可。

2、不要总想着自己是辛辛苦苦大学毕业,有文化就应该比没学历的人收入高,现在是市场经济,能力最重要,就好比你大学本科毕业工作6年了,一个刚进来的研究生比你待遇高,你能接受吗?

3、这个世界成功人的总是少数,我们都只是平凡的人,我们需要有一种平凡且进取的心态去生活,不要期望有多少付出就一定有多少回报,相信没有付出就没有回报就可以了。

这是我的一些技术人生感受,现在自己才刚起步,写此文以勉励自己,也与大家共享。
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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