【学员故事】资源勘探人从野外作业到国企GIS开发的经历分享

我本科是在南方一所资源勘探专业的211学校就读的,我们学校这个专业在国内排名还是很靠前的,但奈何专业整体上就业情况不容乐观。

说到资源勘探,很多人可能不了解,这个专业属于工科专业,主要就是研究地质学、矿产勘查学及矿产经济学等方面内容,另外也涉及从勘查选区、勘查评价到矿产开发全过程的地质、技术、经济及环境全过程,说白了其实就是两个字“找矿”。

我们班里的男女比例相差很大,基本是5:1,放眼全国这个比例不算太大的,有的学校甚至达到8:1。

因为涉及到矿产资源,所以要在野外作业。虽然是工科专业,但是对数学要求不高,反而有大量需要记忆的内容。

毕业后的就业方向也围绕外业勘探,例如油田、矿场等地方,主要工作就是到一些可能有矿产资源的地带进行实地勘测,这些地方一般都是在野外、山上,总之就是人迹罕至的地方,因此条件很艰苦。

而且勘探除外也基本都是带着任务出去,因此休息时间肯定会被压缩,不像那些在办公室通勤的小伙伴,甚至偶尔还会遇到危险。

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图片来源:知乎

但辛苦和高危,并没有换来同等的就业机会和价值。

在过去地矿开采的高峰期,相关单位大量招聘地质勘探人才,从业人员学历迅速提高,行业内人才饱和,造成了现在的本硕博就业都很困难的局面。

近十年行业滑坡严重,上一波已就业的人员距离退休时间又很远,导致新出社会的毕业生就业阻力很大。

此外,国家的浅层矿产勘查等工作已经告一段落;行业前景不景气,国家也在这些方面减少了资金投入,这也使许多地勘单位的状况不容乐观,待遇不如以前。

资源勘探的研究院更是内卷严重,以前好一些的研究所,只要本科学校还可以、成绩不错的博士就能进,现在几乎是不可能了。

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图片来源:知乎

总之,相比其他专业,资源勘探的就业面非常窄。

我毕业以后,做过国土资源调查相关工作,因为以上种种原因,我选择转行,我想找一份薪资更高,更稳定的工作,所以决定转行学习WebGIS。

我学完以后入职了北京一家国企做GIS开发,月薪12000,这个工资在北京不算什么,不过对我来说是一个很好的起点。

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很多地矿类专业的本科生都会遇到跟我一样的难题,行业不景气,学历内卷严重,岗位数量少,工作环境艰苦,在这些条件加持下,想要一份稳定且薪资结构合理的工作,普通人只能转行。

想对后来的学弟学妹们说,不要被专业限制,鲁迅曾弃医从文,留下了大量作品。咱们没必要一条路走到黑,学习知识不是为了一定能有用,而是在学习过程中养成良好的习惯和建立自己的体系。至于学的是什么,没有那么重要,所以毕业以后也不一定非要从事本专业的工作。

如果不喜欢这个专业,本科阶段能转专业就赶快转专业,不能转专业的也要想办法学会其他方向的技能,掌握一门真正能吃上饭的一技之长,对将来就业会有很大帮助,改善毕业后不断碰壁的迷茫期。

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研员及工程技术员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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