又拿到一个ue的offer

其实,这种帖子不想再写了。因为,即使我不署名,也会偶然被同事发现。有次,同事在网上查找资料,就用的我的博客里的内容当作论据,和我辩论,哈哈。

不过,大多数同事也是过往云烟,不能因此改变自己。所以,还是继续记录。

我一开始以为Leader在故意吓唬我,给我施压,说公司末位淘汰。我问了下人力,人力还比较警惕,问我问这个干啥。我就说写kpi时leader提到这个事情了,核实下。果然是按部门每年淘汰5%-10%。

昨天,电话面试了下,面试了大概20分钟,就要给我offer,我说考虑三天。因为这是个小公司,驻场,北京两万六,意义不大。即使真要走时间也充裕。

不过,说明坚持学习,总是对的。

更新下:
估计人力给leader说了我找她了,leader找我谈话,对我表扬了下,说我不是最差的,末位淘汰今年刚开始实行,他为了保住部门的一个人,把自己报上去了。

看来,不用急着走。但是末位淘汰制度一日不去除,还是要走。因为说明经济情况出问题了,再加上老板说这几年不普涨薪资了。(其实,我没经历过普涨的公司。)

尽量去更大的公司,大公司虽然也有淘汰率,但是更多小公司直接破产,裁员更多。比如说,上上家,几百人变成几十人。

osg和ue也要同步进行着。努力学习,等待时机。

不过,似乎从最近来看,只有UE的岗位的Hr找我

内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移与断点问题;② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动与商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。
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