学长学姐如何评价地图学与地理信息系统?

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最近小红书上一条求助帖引发不少网友讨论。

地图学与地理信息系统(简称 GIS)作为交叉学科,横跨地理、计算机、测绘等多个领域,其就业前景、学习难度一直众说纷纭。

今天我们整理了几位学长学姐的真实反馈,既有过来人的劝退,也有方向建议,帮你看清这个专业的 “真面目”。

01

不少人劝 “慎选”?

很多过来人道出了学习和就业的难处

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从反馈来看,“知识杂、编程要求高、基础岗位薪资低”是大家吐槽最多的点。如果仅抱着学地理的初心,又不愿投入时间提升编程技能,确实容易陷入就业困境。

02

选对赛道也 “真香”?

也不是所有人都觉得这个专业不好,找对出路的学长学姐,体验就完全不一样:

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主要在稳定和技术这两条赛道:国企、事业单位的相关岗位需求稳定,只要掌握 GIS 开发技能,竞争力不输计算机专业,而且行业竞争没那么激烈。

03

过来人给的实在建议

不管你是准备选专业、正在上学,还是快毕业找工作,这几个方向可以重点考虑:

1.走技术路:深耕 GIS 开发

要是对编程感兴趣,就重点练这方面的技能,毕业后能去国企、地理信息科技公司,做地图开发、空间数据分析这些工作。

2.求稳定:瞄准体制内 + 考公

公务员、事业单位里,自然资源、测绘、规划这些部门都有 GIS 相关岗位需求,考研之后报考,优势更大,能拿到稳定双休、高公积金的福利,适合想求安稳的同学。

3.备选方案:及时转码或跨领域

要是发现自己不适应 GIS 的学习节奏,尽早转向计算机(CS)这类相关专业,就业选择会更多,也能避免 “学得多但不精” 的问题。

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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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