现在,放弃你的长处

这两天和同事在聊天的时候,问及今年对自己的新要求。我说的其中一点,就是放弃自己的长处。

我原是搞编程的,在公司已经是技术专家了。现在管理IT部门,多少有点不适应。以前我的最大的特长就是编程,现在编程突然变得不是特长了。如果我硬是要将我的特长发挥出来,当然也可以,但至少两点我做不好:

  1. 我还是在追求我个人的成就感
  2. 我会失去学习其他的机会

第一点是技术人员做管理者最容易犯下的毛病。而第二个,是新管理者最不希望失去的机会。

我选择了接受新的挑战,我要学习一些对我来说,更高层次的东西。前提是我要放弃现在所谓的长处。其实我也分析了自己。在我的新岗位上,编程确实不是最需要的能力,更关键的是远见。

远见是什么?作家乔治·巴纳说:“远见是在心中浮现的将来的事物可能或者应该是什么样子的图画。”远见就是推动人们前进的梦想。说准确一点,是理想。要做一个全新的岗位,完成一个全新的使命,没有远见是不行的。

这一点,我自认为还可以。虽然由于知识面方面的某些欠缺,但是总体把握还可以。

另外,就是我的缺点。看人!做管理,第一关键的是人而不是事!用对了人,用好了人,事情一定会做到最好。相反,再有远见,人方面出了问题,事情一定做不好。

而我在这方面,几乎就是小孩。社会阅历非常浅显。所以我特别喜欢和各种人聊天,希望听到他们的一些看法,这样我也能尝试着去体会一些未知的角度。

最致命的是,这点几乎不是靠学习、培训就能搞定的。必须靠自己的经验的积累。好在我的同事们都愿意教我。并且我也能认识到这点不是一蹴而就的。

所以说,目前对我来说,要做好工作的最重要的能力(看人)其实是不强的。领导看到我的潜力也许就在这。因为所谓潜力,往往是原先没有做好的。而所谓能力,往往是原先已经做好的。

做管理,这一点如果参不透,并且放不下的话,确实会非常痛苦。这里倒是要感谢我的同事小贾送给我的一句话:一定要忍住不出手!是的,我要放弃我的原来的所谓的长处!真正迎接对我的挑战。

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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