LOAM-FLMI考试

工作变动,需要补充一些保险知识~

参考:干货!LOMA-FLMI保姆级备考攻略(建议收藏) - 知乎 (zhihu.com)

平安内勤,公司让考LOMA,有用么?跪求考过的大神传授经验啊!? - 知乎 (zhihu.com)

LOAM

LOMA(Life Office Management Association)中文译名为美国寿险管理学会

FLMI(寿险管理师)考试

LOMA考试每年举办两次,考试时间为每年5月和11月的第一个星期天,春季考报名时间为每年的12月底至1月初,秋季考报名时间为每年的6月底至7月初

LOMA-FLMI的备考

注册账号

登陆LOMA的学习管理系统(LMS),注册账号。

LMS:https://learning.loma.org

选择课程

因为不是做业务的,所以建议我281、291中文版

  • LOMA 280/281 保险原理
  • LOMA 290/291 保险公司的运作
  • LOMA 301 保险行政业务管理
  • LOMA 307 保险从业人员业务及财务理念
  • LOMA 320/321 保险行销
  • LOMA 335 金融服务的卓越运营
  • LOMA 311 金融服务领域的商业法
  • LOMA 357 投资原理和机构投资
  • LOMA 361 人寿保险公司会计与财务编报
  • LOMA 371 人寿保险公司偿付能力与获利能力管

我的考试

1、报名

注册地址:https://learning.loma.org/

注意:机构(organization ID)一定要填,不然报名费无法打折扣!!(挂靠机构要是会员哈~不行就去网上或者淘宝找找)

我第一次注册成功后,281要$670,也不能修改补填机构信息,只能重新注册一个账号。注册完立刻购买课程还是$670,据说是因为延时,反正第二天重新登录就$118啦。

2、281学习

目前就报了个281学习。

之前想在地铁上学的,但是网络巨差,只能中午午休电脑上学。

281分4个单元,我做第一个单元是,有4节课,一节课20分钟左右,单元结束要做15题左右。

两个中午,每个中午1小时左右,把第一单元搞定啦~~~

 

### LOAM-Livox 点云匹配算法实现与应用 #### 实现原理 LOAM-Livox 算法专注于通过点云数据实现实时雷达位姿估计,无需依赖额外的传感器如IMU、GPS或相机。此算法的核心在于将获取的点云数据与预先构建的地图进行高效匹配,以此推断出当前雷达的位置和方向[^1]。 为了提高效率和准确性,该算法引入了几项关键技术改进: - **特征提取**:从原始点云中挑选出能够代表环境几何特性的“好点”,这些点通常位于边缘和平面上,有助于后续的姿态估计过程。 - **运动补偿**:采用分段处理的方法应对运动模糊问题,在不同时间戳之间保持一致性,确保每次扫描的数据都能准确反映实际位置变化情况。 - **并行化操作**:通过对子帧配准、特征匹配及KD树建立等耗时步骤实施多线程加速,使得整体运算速度相比传统方案提升了约两到三倍[^2]。 此外,针对特定硬件条件下的优化也起到了重要作用,比如在MacBook设备上实现了每秒二十次更新率(Hz)级别的稳定表现[^4]。 #### 应用案例分析 基于上述特性,LOAM-Livox 不仅能在室内复杂环境中精确绘制高分辨率地图,而且对于大规模户外场景同样适用。例如,在第一张效果图中的楼梯间结构清晰可见;而在另一幅图像里,则展示了其处理广阔空间的能力。 值得注意的是,尽管目前版本已经具备较高精度,但由于累积误差的存在,长期运行可能会出现轻微偏移现象。因此,未来工作计划将进一步探索如何借助闭环检测和其他高级滤波手段来改善这一状况[^5]。 ```python # Python伪代码示例:简化版LOAM-Livox流程示意 def loam_livox_pipeline(point_cloud_data): # 特征点提取阶段 edge_points, plane_points = extract_features(point_cloud_data) # 子帧级运动补偿 compensated_scan = motion_compensation(edge_points, plane_points) # KDTree快速索引创建 kd_tree_index = build_kd_tree(compensated_scan) # 配准求解最优变换矩阵T T_optimal = solve_registration(kd_tree_index) return apply_transform(T_optimal, point_cloud_data) ```
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值