考研必备材料清单,早做准备,顺利上岸!

参加研究生考试,务必携带准考证和身份证,两者缺一不可。2019年12月14日至23日,考生可自行下载打印准考证,使用期间正反面不得涂改。身份证若遗失,应及时补办或申请临时身份证。此外,了解考场是否提供文具,如需自备,应准备签字笔、2B铅笔、橡皮、尺子、小刀、胶水、机械表等,并提前熟悉答题纸和文具,以免考试时因不适应产生焦虑。

去参加研究生考试,最重要的两个东西就是:

准考证!!!

身份证!!!

据研招网的说明:

“2019年12月14日至12月23日,考生可凭网报用户名和密码登录“研招网”自行下载打印《准考证》。《准考证》使用A4幅面白纸打印,正、反两面在使用期间不得涂改或书写。考生凭下载打印的《准考证》及有效居民身份证参加初试和复试。

请考生务必妥善保管个人网报用户名、密码及《准考证》、居民身份证等证件,避免泄露丢失造成损失。

这两个东西缺了任何一样,都不能参加研究生考试!所以一定要妥善保管,今天看到这篇推文的同学先检查一下自己的身份证是否在身边。

身份证如果找不到的同学,需要立即去办理身份证的地点(不知道办理流程怎么样可以自己去查一下),办理需要户口簿或者居住证。一些省份已经开通了异地办理,在校生的话可以让父母把户口簿邮寄过来,再去当地进行办理。

如果考研前发现自己身份证不见了,可以去公安局办理临时身份证,当天就可以拿到,不要着急。

14日,研招网就会开放打印准考证,大家多打印几份,放在不同的地方,以免考前忘记。

各地的考试制度不一样,有些地方允许在准考证上打草稿,有些地方则视作违规,谨慎起见,大家尽量避免在准考证上书写。

说完准考证和身份证这两个非常重要的东西,还要和大家讲讲关于学习文具的问题。

有些省份的考试文具是由当地考场发放的,文具统一,有些考场则需要自己购买。

自己带文具的考场比较幸运,那统一发放的学生我要在这里提醒一下大家,对于一些书写工具比较苛刻的学生,希望你提前了解一下考试的书写工具是否符合个人习惯,然后自己买同样的文具,在考前对文具进行熟悉。

比如中性笔,有些人喜欢用子弹头的,有些人喜欢针孔式的笔,提前买过来试一下,以免考试的时候出现因为文具使用不适而产生的焦虑、紧张的心理。

同样的,在考前买一些答题卷,平时在做真题时,把答案写在答题纸上,这样等到实战时,也能够缓解一些紧张的情绪。

有些同学对新环境比较敏感,提前对答题纸、文具进行熟悉能够缓解这一紧张的情绪。

对于自带文具的同学,你需要准备:

☑ 签字笔或中性笔若干;

☑ 2B铅笔(建议两只);

☑ 橡皮(建议两只,提前试用是否好用);

☑ 尺子一把;

☑ 小刀和胶水(视考场而定,有些发有些不发);

☑ 机械表(许多考场都配有电子钟或机械钟表,可以不带);

☑ 零食(巧克力等,视个人情况而定);

☑ 专业用具:计算器、作图工具等。(视专业而定)

最后提醒一下,一定要注意准考证和身份证!

转载于 数学汤家凤


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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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