往届生/二战考研 在哪里报名考试?回家考?还是本科学校?

本文介绍了考研报名时应届生和往届生如何选择考试地点。应届生通常选择本科学校或所在城市考试,也可回户口所在城市考试。往届生可选择户口所在城市或工作所在城市考试,后者需提供社保等证明。

考研报名时,需要确定考试的地点,这对于往届生是个比较头疼的问题。

应届生:今年大三,还没毕业的同学

往届生:已经毕业了的同学。

首先简单说一下应届生

1. 一般选择在本科学校,或者本科学校所在的城市考试。

(大部分应届考生都会在本科学校考试)

规定原文是:

应届本科生原则上选择就读学校所在省(区、市)的报考点网上报名和现场确认;

2.应届生回户口所在城市考试也是可以的。

这种也就是“回家考试”。这种方式的优势是考试的时候可以有父母照顾,吃住都不用担心。

但是部分家庭离考场很远,或者是农村的家庭,那么也比较麻烦,甚至需要在考场附近租房。

往届生就复杂一点了:

1.往届生可以选择户口所在城市考试。

(同应届生的第二条)

2.可以选择工作所在的城市考试。

这条限制比较大。首先你要有工作,并且还要缴纳至少几个月的社保/个人所得税。

规定原文是:

其他考生选择工作或户口所在地省(区、市)的报考点网报和现场确认。(现场确认须是在你所选择的报考点进行)。

选择工作地的往届考生一定要注意,可能需要相关工作证明。(近期缴纳社会保险凭证(社保机构盖章)或缴纳个人所得税凭证(需税务部门盖章))不同地区可能政策不同,具体以当地要求为准。

所以,往届生就不能再本科学校所在地考试了(如果它不是你户口所在地的话),即使你依然在本科学校复习,或者在做兼职,都是不可以在本科学校所在地考试了,必须有正式工作才可以。

关于缴纳几个月社保,以及当地的具体要求等等信息,在报名的时候可以查看《XX大学/城市 报考点公告》,里面说明了详细的要求。

如果你不符合报考点的要求,即使你报名缴费了,到现场确认的时候工作人员可能也不会让你确认,导致你无法参加考试!

现场确认需要携带身份证,本科毕业证(有些可能还要携带学位证),二战考生可能需要相关工作证明(如上所述)。(具体情况到时候小编会推送文章说明的)

但是

这里有某个学长的经验:

现场确认是否需要工作证明:这个问题没有确定的回答,每个地方都不一样,我的一个直觉就是:考场座位宽松的地方都是不需要工作证明的。因为大家想一下,他们查工作证明的目的是什么?就是为了限制外地考生的人数,如果考场都坐不满的话,就没必要限制了。我当时对这个事情还很担心,因为我之前的一个学长现场确认的时候是拿了工作证明的,并且工作证明(必须是当地的工作证明)这个事情还不是那么简单就能弄下来。现场确认第一天我就去看了一下情况,然后发现不需要工作证明,挺开心的~

所以实际上还是有一定的操作空间的。但是谁知道今年考场会不会宽松?谁知道今年会不会限制工作证明?所以,小编不建议大家冒险。

那么 你会选择在哪里考研呢?

对于预报名有疑问的同学 可以看看这篇文章:

即将到来的【考研预报名】,这些你一定要知道!

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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