英语学习新理解

          最近将follow me和900句这两个材料过了两遍,一开始心里还挺高兴的,感觉自己差不多听懂了唉!但是自己列的计划原本达到是要将这两个材料过至少三遍,能够听懂80%,注意是“听懂”,然而我现在能听懂了啊,那我用接着去学这两个材料吗?我要不要接着进行下一个材料?心里有一些疑惑,所以就发邮件跟英语导师交流了一下,以下是邮件的内容:        

        follow me和900句已经看过两遍了,结合着儿童词典和牛津词典学习的。但是我不知道自己具体掌握到什么程度,貌似听懂了,又貌似没听懂。听懂了的部分不知道是不是因为汉语翻译的作用,对于自己现在的水平很想有一个了解。对于后面的学习材料,我不知道该不该开始接着进行?

师父刚开始并没有给我明确的答案,而是问了我一个问题:“你觉得听懂是什么意思?怎样算是听懂了?”我的回答是:“能够听懂他们说的是什么。”师父的回答的是:"这里不是你想的那样,你只要保证能听清就行了。"可我还是有疑惑,什么叫听清就可以了?听清了但是不懂他们说的是啥?这又有什么用?不是说要可理解地输入吗?于是我就问师父“什么叫做可理解的输入?”师父的说“知道在这个场景下人物是怎么说的,你在相同或相似的场景下也这么说。”也就是实现声音和场景对应。师父后来又举了一个例子:在功夫熊猫里有一个场景,阿宝说了一句话:“We surrender!",他说这个单词的时候你不理解这个单词的意思,但是在当时的场景下你就能理解这是“投降”的意思,这就是可理解的输入。和师父交流完之后,我就感我学习的方向错了,违背了学这两个材料的根本目的。我又回去看SB文档了,在SB文档里有这样几句话:"已经利用Follow me 建立起基本的英语环境,对Follow me的熟悉程度达到80%,能简单理解follow me的情节和对话,建立起基本的音-图映射"。“看着迷英语900句时要认真对待他说的每一句话,要理解故事的情节,要可以回避里面出现的单词,这个阶段的学习可以两个人互相帮助进行,一个人放视频,另一个人听声音,猜意思,然后再两个人共同去听一遍视频”,总的原则都是音-图映射。

        现在我重新理解了一下英语学习,这是一个连续的过程,早期的时候我们学习儿童词典,Eglish Class,牛津词典目的是为了形成图像和声音的思维闪像,现在学习follow me和900句以及后面的洪恩环境英语是为了建立场景和声音的思维闪像。我们总的原则都是音-图映射,通过图像和声音来不断刺激我们的大脑。这需要我们反复地去听,不是一遍两遍听懂了就完事了,要掌握好总的原则。接下来,从零开始学英语,follow me,900句,洪恩环境英语这几个材料在听过一两遍以后我还需要反复去听,不着急往下进行,每一步都要走稳走扎实了。我们总是不愿意学一个材料超过两遍,但有时候我们就得强迫自己去做自己不愿做的事情,做的多了就愿意做了。

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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