java从菜鸟到巨佬的学习目标

一位有着一年多工作经验的初级程序员反思了自己的技术短板,并制定了一份详细的学习计划,旨在全面提升自己的技术能力,从JavaSE原理到SpringCloud系列等,涵盖多个核心技术领域。

工作一年多了,觉得自己还是很菜,就会简单的crud,啥数据结构,算法,计算机组成原理......这一切都不咋会。但是又不知道自己需要从哪学,从我一个室友给的建议,把你想要的学的列出来,然后一点一点去征服他们。这几天上班没啥事,想了想自己想要学和应该学的一些东西罗列出来了。

记得每次面试,hr或者技术官都会问这么一个问题:"你未来的规划是啥"?很多人的回答其实都是啥架构师,大数据人工智能,高级工程师等等之类。我算是一个保守派,我每次的回答都是这样的:我觉得现在谈未来遥不可及的规划还太早,我只给自己定了近期的目标,我要把自己的基础打牢,看看数据结构和算法之类的东西,敷衍面试官。对于一个初级工程师的我啥架构师,高级工程师我都不care,我相信随着我阅历和技术的提升,我会清楚的定位自己的未来的目标。我现在想要做的就是立足当下,适当的向前看下。

这也是我上家公司我给自己定的NLP,然而由于自己自身能力和心态的问题,自己没能坚持住,主动离职了。我现在就要定一个今后要学习的技术方向,这篇博客将会被我置顶,他也会时刻提醒我保持一颗学习的心,我也不会让我的27个粉丝失望(以后肯定会更多),今后希望你们能见证一个巨佬的诞生(吹捧下自己,给自己一个打个气)。

未来学习计划(这些计划是我冥思苦想出来的学习计划,我会按照这个顺序学下去,尽量做到每天一更):

0.JAVASE原理分析

1.常用的设计模式

2.源码分析ssm

3.多线程原理

4.分布式架构基础知识

5.Netty

6.SpringBoot原理

7.React JS + ES6

8.Zookeeper原理

9.Dubbo原理

10.消息队列中间件:kafka,RabbitMQ,RocketMQ

11.SpringCloud系列

12.Redis

13:分库分表

14.任务调度

15:ELK

16:JVM

17:Tomcat

18:Mysql

19:SpringCloud原理分析

20:大数据技术

工作一年多了,想了很多,觉得自己成天就是喜欢看些api,不喜欢去研究,不说研究底层实现,哪怕去研究一个api实现逻辑的想法都没有,我觉得这样真的没啥用,我不想再当码农了,我也要进步,不说会底层,最起码api的实现逻辑能够看懂的能力还是要培养的。这些专题,我会用心来维护的,我不希望自己能够学的很快,有时候慢就是一种快,我只希望自己每天都能够学习,一天一更的目标能够实现。加油,菜鸡Carry,向着下一个目标前进吧

 

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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