抓住大学四年、成就光彩人生——09Leo(张大志)哈尔滨巡讲记(

本篇分享了关于如何度过大学四年的建议,包括每个年级的具体目标和任务,如培养自我意识、确定职业方向、实习经验和求职技巧等。

今天(2009511日)我在哈尔滨做了两场讲座,上午在今日图灵IT教育公司,主讲《员工归属感与职业生涯规划》,下午在黑龙江大学剑桥学院剑桥讲坛,主讲《规划未来 成就梦想》。因为得到了好友张永生的支持,整体很成功,我对自己也比较意思。此次哈尔滨之行就是永生帮我安排的。在此,对他无私的帮助,表示我最诚挚的敬意。

尤其是下午在剑桥学院的分享,主题是《规划未来 成就梦想》,内容是从过来人的角度分享我对如何渡过大学四年生活的一些见解。

提纲如下:

大学一年级——完成人生第一次重大转换

真正掌握自己命运的开始,完成两个任务——站在对方角度思考问题和有问题提出来。分享的案例分别是,下雨收被和登萍渡水。

大学二年级——准备就业OR考研

应做到两点:找出自己优势和通过性格测试确定自己适合的职业。

注:优势,无论是否易于被模仿,这都是我最擅长的。

大学三年级——当实习生,接触社会

选实习公司三看(看网站、看办公地址、看新闻)、选实习工作三年(看入职第一天、看经理安排工作、看是否有机会留下)

大学四年级——毕业了,如何找到好工作

简历三个小原则和如何谈薪水。

面对在场400多名同学热情的眼光,我发挥出了超长水平,会后得到校领导和同学们的好评。 能有机会与大家分享我的职场心得,我已竭尽全力,算是对大家有个交待。

讲座的不足之处就是,我是超级理智型非俞敏宏、徐似的激情型,所以现场气氛不是很火爆。如流水一般,如流水一般结束。

我正在申请在优快云上传照片的权限,不久之后,大家能看到我讲座时的照片。

明天,黑大、哈工大见!

版权声明:原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章原始出版、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。本文地址:本文地址: http://blog.youkuaiyun.com/jobchanceleo/archive/2009/05/11/4168925.aspx

Leo谈大学生求职系列

谁没有迟疑、彷徨的时候?--leo届生求职(1)

面试技巧顶个P--leo谈应届生求职(2)

每天都是新的开始--leo谈应届生求职(3)

了解自己比全面了解社会更重要--Leo谈应届生求职(4)

放弃,也是一种选择--Leo谈应届生求职(5)

没有工作经验,我求职时要不要说谎???--Leo谈应届生求职(6)

不必万事具备再出来求职--Leo谈应届生求职(7)

适应变化,应对危机--Leo谈应届生求职(8)

10余年后谁会在意你的大学成绩--Leo谈应届生求职(9)

很遗憾,你们的问题我无法回答--Leo谈应届生求职(10)

Offer是否具有法律效力?

下一步我向何处去?--leo回答女大学生的一封信

一个应届毕业生的七次悲惨求职经历

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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值