你知道你公司的发展规划吗?

探讨了在公司发展中作为员工的角色与责任,以及如何通过了解公司战略规划激发工作动力,同时结合个人职业规划,从实际出发设定清晰、具体的目标。

你知道你公司处于一个什么状况吗?
还是只要做好自己的本职工作就好?
公司的状况公司的管理层把握就好,还是员工也需要知道?
我的职业规划细节应该是什么?

今天突然想到一个问题,我所在的公司现在处于一个什么状况,是处于发展的阶段还是止步不前,或者说公司的愿景,一年计划、三年计划或者是五年计划是什么?细细一想,发现自己全都不知道,唯一能说的就是公司的名称,公司的性质,公司哪年成立的以及公司的一个规模,还有就是公司的主营业务;

不知道这些内容只要公司的管理层把握就好还是作为普通的一个员工也应该对公司的发展有一个了解,还是觉得如果知道公司的发展计划可能工作会更有干劲;

想到这个问题,是因为最近和一些人交流,大家喜欢问的一个问题,就是你们公司研发人员有多少,我觉得一个做技术的公司,研发占公司的比重,可能还是能对公司的发展有一定的说明的;

联想到公司的发展状况也想到了个人的职业规划,和别人聊这个问题的时候,我喜欢说做资深的测试人员,或者做自动化测试,好好学习技术,还是感觉自己回答的太虚,不够具体,但是更具体的是什么,自己好像也没想清楚,也可能是能力有限,当能力变得更强,可能想到的才会更多;

想到了亚当.斯密的“一只看不见的手”的理论,“每个人都在力图应用他的资本,来使其生产品能得到最大的价值。一般地说,他并不企图增进公共福利,也不知道他所增进的公共福利是多少。他追求的仅仅是他个人的安乐,仅仅是他个人的利益。在这样做时,有一只看不见的手引导他去促进一种目标,而这种目标决不是他所追求的东西。由于追逐他自己的利益,他经常促进了社会利益,其效果要比他真正想促进社会利益时所得到的效果为大。”

所以呢,我不是圣人,只是一个普通的人,我工作的目的就是赚钱,提升自己的目的,一个是希望自己的知识库更丰富,更现实的目的还是能多赚钱,然后去享受生活,生活的目的很清晰,生活的过程也算有了方向,只是需要更具体的进行规划;

国家有三年计划、五年计划,企业肯定也有这种计划,个人也需要对自己定一个比较适合的发展计划才是。

提供了一个基于51单片机的RFID门禁系统的完整资源文件,包括PCB图、原理图、论文以及源程序。该系统设计由单片机、RFID-RC522频射卡模块、LCD显示、灯控电路、蜂鸣器报警电路、存储模块和按键组成。系统支持通过密码和刷卡两种方式行门禁控制,灯亮表示开门成功,蜂鸣器响表示开门失败。 资源内容 PCB图:包含系统的PCB设计图,方便用户行硬件电路的制作和调试。 原理图:详细展示了系统的电路连接和模块布局,帮助用户理解系统的工作原理。 论文:提供了系统的详细设计思路、实现方法以及测试结果,适合学习和研究使用。 源程序:包含系统的全部源代码,用户可以根据需要行修改和优化。 系统功能 刷卡开门:用户可以通过刷RFID卡行门禁控制,系统会自动识别卡片并判断是否允许开门。 密码开门:用户可以通过输入预设密码行门禁控制,系统会验证密码的正确性。 状态显示:系统通过LCD显示屏显示当前状态,如刷卡成功、密码错误等。 灯光提示:灯亮表示开门成功,灯灭表示开门失败或未操作。 蜂鸣器报警:当刷卡或密码输入错误时,蜂鸣器会发出报警声,提示用户操作失败。 适用人群 电子工程、自动化等相关专业的学生和研究人员。 对单片机和RFID技术感兴趣的爱好者。 需要开发类似门禁系统的工程师和开发者。
### 回答1: SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)的发展可以追溯到1980年代末期,当时已经开始有人尝试自动构建地图和定位机器人的位置。随着计算机视觉技术的发展,SLAM在21世纪初迅速发展起来,这是由于可以使用计算机视觉技术来检测更多的特征,从而构建出更准确的地图。SLAM技术也变得更加普及,可以应用在很多领域中,比如自动驾驶,机器人搜索,室内定位等等。 ### 回答2: SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是指在未知环境中同时行自主定位和地图构建的技术。它是机器人和无人驾驶等领域的关键技术之一。 SLAM的发展历程可以追溯到20世纪80年代。最早的SLAM技术基于滤波器,如卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器。这些方法使用传感器测量数据和运动模型来估计机器人的位姿,并通过不断迭代行地图构建。然而,由于环境的不确定性和传感器的噪声,传统的滤波器方法容易出现累积误差,导致精度下降。 随着计算机视觉和激光雷等感知技术的发展,SLAM逐渐向基于特征的方法转变。基于特征的SLAM将地图构建和位姿估计分离开来,通过提取环境中的特征点并匹配它们来实现定位和地图构建。这种方法在计算效率和精度上有很大改。 近年来,随着深度学习和图像处理算法的不断发展,基于深度学习的SLAM也取得了重要展。这种方法利用深度神经网络行图像或点云的特征提取和匹配,能够在复杂环境下行精确的定位和地图构建。 此外,SLAM在无人驾驶领域也有广泛应用。无人驾驶车辆需要准确的自主定位和精细的地图构建来行路径规划和避障等任务。因此,SLAM技术在无人驾驶领域的发展也受到了广泛关注。 总的来说,SLAM经过多年的发展,从传统的滤波器方法到基于特征的方法,再到基于深度学习的方法,不断提高了定位和地图构建的精度和鲁棒性,在机器人和无人驾驶等领域具有重要意义。 ### 回答3: SLAM是同时定位和地图构建(Simultaneous Localization and Mapping)的缩写。它是一种机器人技术,旨在实现机器人在未知环境中同时行自我定位和建立地图。SLAM的发展历程可追溯到20世纪80年代。 SLAM的起源可以追溯到1986年,时任亚里桑那大学教授Nourbakhsh和Aragón-Camarasa首次提出了该概念。然而,由于当时计算能力的限制,并没有得到广泛应用。 1996年,英国牛津大学的Smith、Self和Cheeseman等人利用二维激光传感器和卡尔曼滤波的方法,成功实现了基于激光的SLAM系统。他们的研究首次将SLAM应用于真实环境中,为SLAM技术的发展奠定了基础。 随着计算技术的发展,传感器的步和算法的改,SLAM技术在新世纪得到快速发展。2006年,荷兰代尔夫特理工大学的Thrun等人利用激光和相机传感器,以及优化算法,成功实现了即时、稠密的三维SLAM系统。这一研究奠定了后来SLAM系统的基本框架。 近年来,以视觉SLAM和激光SLAM为代表的各种技术逐渐兴起。在视觉SLAM方面,通过利用可见光摄像头和图像处理算法,实现了机器人在复杂环境中的定位和建图。激光SLAM主要利用激光传感器行精确的距离测量,实现机器人的定位和地图构建。 SLAM技术不仅在自主导航机器人领域发展迅速,也在无人驾驶、增强现实等领域得到广泛应用。目前,SLAM技术已经成为机器人领域的核心技术之一。 总而言之,SLAM的发展历程经历了数十年的积累和改,从最初的概念到现在的各种实用系统,SLAM技术正不断推动机器人技术的发展和应用。
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