“最后一问”的高水平提问和雷点,来学习!


       大概率问题:还有什么问题要问吗?
  
  “最后一问”该问些什么?一般来说,围绕公司、职位的提问会让面试官觉得你确实是关心这份工作的。虽然常规的公司介绍、职位描述会在面试里完成,但你不妨就此问题深入下去。
  
  以下几个问题,供求职者参考:
  
  1. 公司对这个岗位的期望是什么样的?其中,哪些部分是我需要特别努力的?   
  2. 公司是否有正式或非正式培训?  
  3. 公司的升迁渠道如何?  
  4. 公司是否有外派或轮调的机会? 
  5. 是否有资深的人员能够带领新进者,并让新进者有发挥的机会?  
  6. 公司强调团队合作。那在这个工作团队中,哪些个人特质是公司所希望的?  
  7. 公司是否鼓励在职进修?对于在职进修是否有补助?  
  8. 能否为我介绍一下工作环境,或者我是否有机会能参观一下贵公司?
  
  同时,你也要知道,最后一问不该问什么:
  
  1.薪资待遇
  
  企业的薪水待遇和福利措施等,毫无疑问是大家最关心的问题,但却不适合在“最后一问”中提出。若岗位工资固定,有时面试官会在面试过程中有所透露;若工资随个人表现而变化,那在初次面试中早早提出薪资要求,应聘者就失去先机了。所以,如果面试官没有主动提及,此类问题不适合提出。
  
  2.过于高深的问题
  
  不要把自己想象成记者!如果你不是应聘高管,就不要提出那些连面试官都难以招架的问题。所谓“在其位,谋其职”,毕竟面试官考量的是应聘者的关注点和兴趣是否适合应聘岗位。太过高深的问题,不仅不能让你从中获益,甚至会让面试官认为你好高骛远,引起反感。
  
  3.超出应聘岗位的问题
  
  刚毕业或尚未毕业的大学生,在求职过程中,或由于职业方向不确定,或抱着对新鲜事物踊跃尝试的心态,对不同岗位都跃跃欲试。这本没有错,但在面试中过多地表现出对非应聘岗位的兴趣,就不太合适了。这会让面试官以为你对所聘岗位本身并没有兴趣,反而顾此失彼。

 

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### C++ 中 SICK 激光雷达点云拼接的实现方法 在处理 SICK 激光雷达数据并进行点云拼接时,通常需要考虑以下几个方面: #### 数据获取与预处理 SICK 激光雷达通过其驱动程序提供扫描数据。这些数据通常是极坐标形式的距离角度测量值。要将其转换为笛卡尔坐标系中的点云,可以使用以下公式: \[ x = r \cdot \cos(\theta) \] \[ y = r \cdot \sin(\theta) \] 其中 \(r\) 是距离,\(\theta\) 是角度。 对于多帧点云的数据拼接,可以通过时间戳或序列号对不同帧的数据进行同步,并基于机器人的位姿变化(由里程计或其他传感器提供)完成点云配准[^1]。 --- #### 点云配准算法 常用的点云配准算法有 ICP (Iterative Closest Point),它通过对两组点云之间的对应关系迭代优化来计算相对变换矩阵。如果 ICP 配准失败,则可能需要重置激光雷达里程计以避免累积误差[^1]。 以下是基于 PCL 库的个简单 ICP 实现示例: ```cpp #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/filters/filter.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #include <pcl/sample_consensus/method_types.h> #include <pcl/sample_consensus/model_types.h> #include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h> #include <pcl/common/transforms.h> #include <pcl/registration/icp.h> void pointCloudRegistration(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_src, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_tgt) { pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp; icp.setInputSource(cloud_src); icp.setInputTarget(cloud_tgt); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr aligned(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>()); icp.align(*aligned); std::cout << "ICP has converged:" << icp.hasConverged() << " score: " << icp.getFitnessScore() << std::endl; Eigen::Matrix4f transformation_matrix = icp.getFinalTransformation(); } ``` 上述代码展示了如何使用 PCL 的 `IterativeClosestPoint` 类来进行点云配准。输入源点云 (`cloud_src`) 目标点云 (`cloud_tgt`) 后,函数会输出最终的变换矩阵以及收敛状态。 --- #### 地址拼接与文件保存 在实际应用中,可能会涉及将每帧点云保存到磁盘上以便后续分析。此时可以用 C++ 进行字符串操作来动态生成文件名。例如,利用 `std::stringstream` 或者现代 C++ 提供的 `std::to_string()` 方法可轻松实现整数到字符串的转换[^2]。 下面是个简单的地址拼接例子: ```cpp #include <iostream> #include <sstream> #include <fstream> #include <string> void savePointCloud(const std::string& filename, const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>& cloud) { std::ofstream ofs(filename.c_str()); for (size_t i = 0; i < cloud.points.size(); ++i) { ofs << cloud.points[i].x << " " << cloud.points[i].y << " " << cloud.points[i].z << "\n"; } } int main() { int frame_id = 0; std::ostringstream oss; oss << "./data/frame_" << std::setw(5) << std::setfill('0') << frame_id << ".txt"; // 动态生成文件路径 std::string filepath = oss.str(); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>()); // 假设此处填充了点云数据... savePointCloud(filepath, *cloud); // 将点云保存至指定路径 return 0; } ``` 此代码片段演示了如何根据帧 ID 自动生成文件名称并将点云写入文件。 --- #### 总结 以上介绍了 SICK 激光雷达点云拼接的核心流程,包括数据预处理、点云配准以及结果存储等内容。需要注意的是,在实际工程环境中还需要解决诸如噪声过滤、异常检测等题,从而提高系统的鲁棒性精度。 ---
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