第二次导师培训课

每周都期待一次的导师培训课来了,那么这节课分享的是什么呢?

这次告诉我们的是明辨,明辨就是要做出正确的选择,在做选择的时候,我们往往是左右为难不知所措。切不可做出霍布森选择效应,做选择时要分清四点:

一、集体的利益和个人利益

二、长远的利益和短期的利益

三、主要矛盾和次要矛盾

四、选择很多的时候,我们是选择一二三,还是选择一二?这时就要应用二八定律了。

要把集体的利益放在首位。大家好了自己肯定也会跟着好,就如同马太效应一样,强者会越来越强,在一个好的环境下,大集体会影响着自己,怎么可能会不发生变化呢?

在漫漫征途里,很多人都会很在意眼前的利益,比如待人之道,要宽以待人,严以律事,如果待人严苛,或许能收一时之利,却终会使人离心离德,损害有自己的长期利益,在学习中又何尝不是这样呢?

只要想着计算机的学习加快速度,就将面临进度和质量的选择,这时就要分清楚主要矛盾和次要矛盾,质量放在主要地位,把进度放在次要地位,两者都不可以丢弃,要做到有质量有进度的学习。想有质量,多思考,多问,多总结;想要进度,加时间,提效率!这是从一位师姐的博客里看到的觉得说的很对。

在选择中也要多问问自己,与门卫思维很相似,也就是我们所说的五个W,一个H,why,what,when,where,who,how,看看这件事情是不是值得我们去做,能不能收获自己想要的。无论做什么都要有自己好的心态,各个事情都有积极的方面,如果老是怨天由人,一直就会感觉霉运在跟随着自己,心态变了好了一切美好的事情就来了。

这节课收获了很多,了解到了很多理论,定律和思想,如果想成为自己的东西,就要不断的去实践,知道做到。一定要多看书,多读书。

在机器人操作系统(ROS)中,机器视觉是机器人感知和理解周围环境的关键技术。robot_vision功能包专注于这一领域,集成了多种视觉处理技术,包括摄像头标定、OpenCV库应用、人脸识别、物体跟踪、二维码识别和物体识别,极大地拓展了ROS在视觉应用方面的能力。 摄像头标定:作为机器视觉的基础,摄像头标定用于消除镜头畸变并获取相机的内参和外参。在ROS中,camera_calibration包提供了友好的用户界面和算法,帮助计算相机参数矩阵,为后续的图像校正和三维重建提供支持。 OpenCV:OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库,在ROS中扮演着重要角色。robot_vision功能包可能包含OpenCV的示例代码和节点,涵盖图像处理、特征检测、模板匹配和图像分割等功能,这些功能对机器人视觉系统至关重要。 人脸识别:ROS中的人脸识别结合了图像处理和机器学习技术。robot_vision可能集成了基于OpenCV的人脸检测算法,如Haar级联分类器或Adaboost方法,甚至可能包含深度学习模型(如FaceNet或SSD),帮助机器人实现人脸的识别和跟踪,提升人机交互能力。 物体跟踪:物体跟踪使机器人能够持续关注并追踪特定目标。在ROS中,通常通过卡尔曼滤波器、粒子滤波器或光流法实现。robot_vision功能包可能包含这些算法的实现,助力机器人完成动态目标跟踪任务。 二维码识别:二维码是一种高效的信息编码方式,常用于机器人定位和导航。ROS中的二维码包可用于读取和解析二维码,而robot_vision可能进一步封装了这一功能,使其更易于集成到机器人系统中。 物体识别:作为机器视觉的高级应用,物体识别通常涉及深度学习模型,如YOLO、SSD或Faster R-CNN。robot_vision功能包可能包含预训练的模型和对应的ROS节点,使机器人能够识别环境中的特
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