心情随笔

昨天公司年中活动,不过也就是开个会,抽个奖,看个电影罢了,本就小事一桩,要不是老板说提问就有机会拿三星S 3,我就不会坑了自己。

事情是这样的,老板在各种总结完公司情况后说现在可以开始提问了,提问的有机会拿S 3,我真心是冲着S 3问的问题,临时也想不到什么有建设性的问题,就问了一个自己比较关心的,我问“什么时候可以转正”,在这里,首先要介绍背景,我是今年的应届生,之前在南京的工作做了一年兼职开发,后面才来北京实习的,就是现在这家公司,所以在这家公司呆了也近四个月了,就在这个月中旬,我刚结束了学校的答辩,还没来得及办理各种离校手续,就回到公司继续上班,其实我在这里关心的是,什么时候能结束实习,进入正式合同期,我们公司有个规定,试用期为6个月,实习期可以抵试用期,所以我的问题的意思便是……什么时候能进入试用期,毕竟我已经开始正式的北漂生活,实习工资对我来说真心有点捉襟见肘了。

自认为这是个现实的简单的问题,提出此问也不见得多么过分,本意就是想尽快进入试用期,然而惊天霹雳,人事总监对于我的回答让我顿时有天坑埋了自己的想法。她说“真正有能力的人是不会纠结这种事情的,相反,对于这种事情很纠结的人,公司会重新考量他的能力”。

我已经不想说明我当时的感受,我只能想到四种结果,失业,长时间不转正,工资受影响。总之我悔恨自己提出的任何问题。

因为心情郁闷,把这件事与之前共事的同事说道了一下,同事大多说我想多了,或许真的是的,可是,有种种的担心我想也是人之常情。

同事说,虽然她的回答是站在领导的立场上说的,但是他的回答也是适合现在的我,我刚毕业,赤裸裸面临的就是社会,没有人会像对待学生一样对待你,没有人再会觉得是学生要求就不必太高,回顾自己一年多的工作经历,成长是是肯定的,得到的也是肯定的,只是是不是达到了要求,是不是有了扎实立足职场的根基,他说让我多像小孩(另一个同事,神人,大三,两年多的开发经验)学习,说要有打鸡血一样的面对每一天的工作,可是我想我做不到这样,因为我很难对一件事如此的充满激情,这是个性所致,我想唯一能学习小孩的应该是坚持,坚持不懈的学习,坚持不懈的做好自己的事情,所以,现在真的不是该纠结,什么时候转正,我提的问题会不会影响我的前途,诸如此类的事情,我是程序员,一个真正靠能力吃饭的行业,我需要做的就是变强变强再变强,让人们对能力二字再不产生质疑的时候,所有的问题都会迎刃而解。

就如大神(同事)说的,我现在刚毕业,失无所失,随着时间的过去,我得到的只会更多,不会更少,也印证着那就时间会把我们变得更好。

在此也要反省下自己最近的工作状态,自从22号回到公司之后,状态就一直不佳,或许是毕业玩疯了,心还没收,或许是之前的项目组走了,留下我的孤单,再加上设计人员的拖沓怠工,使得我的进度也是停滞不前,新的技术层面,自然会有些进展缓慢,然而发生在我身上的原因完全取决于自己没有把心思放在工作和技术上。可以用两个字很好的形容,就是浮躁,大神说了,现在项目没有以前项目那么忙了,再加上设计的迟缓,这对于我是好事,在稳健的完成项目的同时可以有时间巩固学习基础,把一些之前有的想法付诸实践。我想只要把自己的心态调整好,这一切都不是问题。

下周开始我将全身心的投入工作和学习,我将规划出我人生的第一个职业计划。希望结果圆满。

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、数据关联与地图更新等核心模块。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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