自然地理应届生转GIS开发,半年拿到12000+双offer|学员故事

班里唯一转GIS开发

我是一名自然地理专业的毕业生。在临近毕业的那段日子里,我的内心充满了对未来的迷茫与焦虑。我们专业的理论知识所涵盖的地理和地图知识,在转化为一份实实在在的职业时,我感到了前所未有的困惑。

除了考研、考公,留给我们的选择并不多。

我是我们班里唯一一个决定彻底转型,投身GIS开发的人。

这个决定并非一时冲动,而是一次机缘巧合。在浏览就业信息时,我偶然间了解到了“GIS开发”这个方向,它像一座桥梁,连接了我所熟悉的地理世界与充满无限可能的数字世界。

于是今年2月在交完毕业论文后,我开启了一段未知的旅程:来新中地学习gis开发。

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2501期特训营开班

从零开始的代码之旅

从地理转向代码的逻跨度还是挺大,班里好像大多数同学都和我一样,几乎是零基础转码。

最初,我跟着付栋老师从最基础的HTML、CSS和JavaScript学起。曾经对代码一窍不通的我,在老师的讲解下,慢慢搭建的网页框架。每一次成功制作出一个按钮,实现一个简单的交互,都让我觉得十分有成就感。

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感觉上课的时候,老师们都是毫无保留地传授知识。因为是初学者,在学习过程中得到老师们很多帮助,包括课下的项目练习,课程上的在线指导、在线排错,老师们都是非常负责的。

层层深入,从前端到地图开发

随着学习的深入,我开始接触VUE、Canvas,以及OpenLayers、Mapbox、高德地图API等专业的GIS库。随后是跟着王老师进入Three.js、WebGL和Cesium的三维世界。

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回首这半年的学习时光,我收获的远不止是写满简历的技能。更重要的是心态上的成长和对行业的全新认知。

我从一个对未来感到迷茫的毕业生,变成了一个对职业方向无比清晰的准GIS开发工程师。这段经历让我明白,专业背景并非限制,而是一种独特的优势。

学习无止境,师傅领进门,修行靠个人。我们现在学习的内容可能在后续工作中还需要不断深化拓展,才能满足企业要求。

感谢各位老师的帮助

除了对授课老师的感谢,我也要感谢方老师和杨老师在学习之外给予的关心与支持,让我在高强度的学习中感受到十分温暖。

同样感谢一起学习的同学们,虽然我们大多素未谋面,只能在线上交流,但彼此的互帮互助、共同进步,是这段旅程中最宝贵的财富。唯一的遗憾,或许就是没能在线下课堂里,与大家并肩作战。

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2501期特训营结业

地理人的舞台远不止于此

目前我已经顺利拿到了12k和13k的两个offer,非常感谢新中地就业老师在我求职过程中的悉心指导。这个结果,不仅是对我半年努力的肯定,更向我证明了当初选择的正确性。

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如果你也热爱地理,也对编程有一定兴趣,那么GIS开发或许就是你正在寻找的那个答案。

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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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