再论“亲身经历和被直接告诉什么是对的哪个更重要?”

本文探讨了在学习过程中亲身经历与被直接告知什么是对的重要性。文章指出,在学习初期需要老师的指导来确定正确的大方向,而在具体实践中则更需要通过个人的经历来加深理解和提升解决问题的能力。
前几天写了一篇博客《 亲身经历比被告诉什么是对的更重要 》,后来米老师找我谈论了关于这篇文章的一些观点。谈话的核心思想是:亲身经历和被告诉什么是对的都很重要,具体问题具体分析。


一、在不同的时期,这二者的重要性不同

在我们刚进提高班的时候,米老师告诉我们传统的教育和学习方法存在的弊端,并把他多年教学中感悟到的新观念和新方法告诉了我们,让我们改变传统的学习方法。比如米老师提出的:“发现问题与解决问题的无缝连接”、“吃饭理论”、“汽车理论”等都对我们的学习观念有了很大的影响。

学习方法和观念这是一个大方向的问题,这个大方向是米老师多年来积累的教学精华,是被前几期提高班验证过的非常正确的理论,所以米老师首先要告诉我们传统的教学和学习方法是存在很多弊端的,提高班的教育理论才是能够适应信息化教育发展的正确观念。只有把握住了这个大方向,我们以后的各种努力才会有意义,否则会走很多弯路。




在我们学习三层架构的时候,米老师并没有给我们资料,也不让我们看同学和师兄的博客。因为在这个阶段“ 亲身经历比被告诉什么是对的更重要”。米老师已经为我们把持好了大方向,能够保证我们不会在大方向上犯太大的错误;三层架构是什么,怎样搭建三层架构,这个问题需要我们自己去解决。

这个过程可能会比以往的学习过程更加艰苦,没有现成的资料,需要我们自己去找,自己去研究。这个过程是一个让我们自己去发现什么是对什么是错的过程,互联网中关于三层架构的信息那么多,我们怎样才能从中获取到我们需要的信息,我们怎样去辨别哪些是正确的,哪些是错误的。经历了这个过程我们不仅会比较深刻的理解三层架构,而且学会了辨别对错,学会了自己去解决困难,而不是直接拿别人现成的东西。

自己解决困难的能力,不是“别人告诉我们什么是对的”能够解决的,这需要亲身经历才可以。别人说的不一定就是对的,一些具体问题只有我们亲自经历了,理解的才会更深刻,才会做到不迷信,具备辨别对错的能力。




在经历了三层架构的学习和个人版以及合作版机房收费系统的开发,米老师以后就都是直接告诉我们什么是对的了。为什么呢?因为经过前一段的训练,我们已经具备了辨别对错的和自己解决困难的能力,这时有一个巨人告诉我们什么是对的,我们进步的会更快。这时米老师会直接把资料给我们,因为我们具备了这种能力,即使资料中有什么错误的地方,我们自己也能自动辨认出来,去除糟粕。我们已经打下了坚实的基础,这时我们可以更快的学习,在更短的时间学到更多的知识



二、问题的性质不同,二者的重要性不同

米老师给我们讲了很多的学习方法和理论,但是具体怎么去学,怎样才能更好的利用信息技术去学习这就需要我们去亲自实践了。

前面讲到了学习方法和学习理论是大方向的问题,这个问题需要米老师直接告诉我们;而具体使用什么样的学习工具比较好,这就需要我们自己去找自己去实践了。这个过程同时也是给我们自由去自己发现的过程,适合自己的才是最好的,这一点也是鼓励学生创新,发现新的、更好的东西的过程。

总而言之,对于一些大方向的问题需要米老师直接告诉我们;对于一些具体的技术细节,需要我们自己去实践研究。这样既能保证我们不会犯太大的错误,又能拥有足够的自由学习的空间。这样要比老师手把手教要好得多,“手把手教”老师和学生都很累,结果却只学到一些死东西,到了社会上很难抵抗各种的变化。



“亲身经历和被直接告诉什么是对的哪个更重要”这个问题需要我们具体问题具体分析,辩证的看问题。其实米老师平常给我们的学习资料就是在一定程度上告诉我们什么是对的,我们在看视频时遇到一些不懂的问题,就要自己上网去查自己解决问题。当我们对一个问题实在没有解决办法的时候,可以咨询别人。


总的原则就是:既要保证自己的大方向不能有错,又要锻炼自己发现问题和解决问题的能力,二者缺一不可。
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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