77岁老爷爷6次考研,老爷爷考的这所学校你敢考吗?

77岁的邹伟敏爷爷连续6次参加研究生考试,展现活到老学到老的精神。2003年,63岁的他首次参加高考,历经4次高考成为专科生,并于2014年成功专升本。尽管多次考研未果,但他的学习热情和毅力令人敬佩。

内容参考自:人民日报、中国网

俗话说的好:活到老,学到老。这位77岁的邹伟敏爷爷已经连续参加了6次研究生考试了。到底怎么回事呢?一起来看看:

人民日报上这样写到:

22日,浙江嘉兴,77岁高龄考研生邹伟敏迎来人生第6次研究生考试。邹伟敏自幼家贫,酷爱读书。

2003年63岁的他第一次高考,经历5年4次高考成为一名专科生,2014年成功专科升本科…

毕业后他又连续6年参加考研。向每个为梦想努力的人致敬!

2003年,63岁的邹伟敏爷爷参加了人生中的首次高考,成为了当前唯一的“爷爷考生”,后来他连续参加了4次高考,最终他在2008年的时候,他考进了嘉兴的一所大学,成为了专科生,不仅如此,他还在2014年的时候,他成功的专升本了。

而研究生之所以考了6次,据悉,前几年的他先后报考了众多一系列的高校,但是因为他的分数线没有达到而没有被录取,今年不知道爷爷考的怎么样了。

记者采访邹伟敏爷爷的时候,他说,“学习是一种乐趣,要学到生命的最后一刻,不管外界怎么评价。”“如果停止读书,心里会感到空虚。人总要有志向,有追求,活到老学到老。”这些年来,爷爷也如同他说的一样,活到老学到老。

对于这样如此正能量的事,网友们看到后,在忍不住发表评论:

@涵涵涵呢 : 老爷爷考的竟然是苏州大学!!!我一开始也想考苏州大学,可是后来放弃了,觉得太难考了。看到老爷爷努力的样子,我心里难受又敬佩!祝老爷爷身体健康!祝老爷爷如愿以偿!

@弗利卡YY : 今年三十岁,人生第二次研究生考试,身份从学生变成了孩子的妈,但我依然不愿放弃自己的梦想,梦想就像心底里的一粒不灭火种……

@今天你下面硬了吗:大叔走进考场时考生们都紧张了,以为这次考试有三个监考老师

@科幻世纪:爷爷和你们不一样,爷爷只是把这作为一个小兴趣,余生过的不敷衍,考不过一点事没有,而你们,你们在拼今生命运呢,只要学不死,还是往死里学吧

@唐之韵宋之魂:有志者,事竟成。学向勤中得,萤窗万卷书。 三冬今足用,谁笑腹空虚。

@o_time_:有梦想谁都了不起,只要坚持住,说不定你就成为了锦鲤。

有梦想谁都了不起,学习不分年龄,只要你想学就可以去学习,连77岁的邹伟敏爷爷都能坚持学习,我们有什么理由懒惰呢?你们还觉得考研不重要吗?

据悉,邹伟敏爷爷此次报考的院校是苏州大学

苏州大学简称“苏大”,国家“双一流”世界一流学科建设高校,学校有天赐庄校区、独墅湖校区、阳澄湖校区3个校区。9个学科进入ESI全球前1%,2个学科进入ESI全球前1‰,ESI排名中国内地高校第22位。

尽管近几年高校纷纷进行研究生扩招。但对于普通考生来说,竞争压力有增无减,其中影响较大的就是高校中接收推免生比例的提高。而对于为什么考研?如果仅仅为了找工作,这个研到底值不值?这个问题,每个人有每个人的看法,这位爷爷是为了知识和梦想,那么你呢?

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器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“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,更为机器导航与自主移动领域的研究员提供了系统的实践参。 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、自动驾驶及无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,为机器技术领域的专业员提供了深入研习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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