一点记忆——偏偏喜欢你 (续)

本文回顾了作者从高中到大学的成长之路,记录了与某位特殊人物的相遇与分离,表达了对过去美好时光的怀念及对未来的期许。
 一点记忆——偏偏喜欢你(2) 2013.11.23

 
     今天整理自己电脑里的“一点记忆”,又翻出了曾经写过的这篇《一点记忆——翩翩喜欢你》,不是刻意的去想起。还记得今年的春天去四川,借口诸多,缘由只有一个。经历了8个月的时间,对于你,渐渐的放下了,放在心里的最深的地方,上面有着许多的不相关的事情,这样的话,最深记忆的角落里才不总被翻来翻去。但是偶尔看见一件旧物,翻到一篇日记,才会让自己静下心来,让思绪回到之前的地方,一个人,傻傻的笑,没有任何人打扰,再回到高中毕业的时候,还记得说过得话。忽然想起,还有一件物品,于是自己翻箱倒箧的,将所有的书烦了一遍,终于找到了,甚至因为书签找不到了,还是将自己所有的东西全部翻出,却发现是因为自己找书的时候,把他丢在了桌上。不知不觉间,又回到了自己的刚读高中的时候,努力的回想起第一次见面的时候,声音甜美的你回眸得一瞬间。。。
    
     好像就这么多了,或许一点记忆就这么多了,留下记忆中的瞬间的画面就那么几幅了,随着时间的推移,渐渐的我们都变了,不知到未来的道路上还有没有重逢,重逢的时候是什么场景。也许仅仅是幻想吧,因为渐渐的发现我们之间的人生道路几乎不再会有相遇的时候。记忆中的点滴虽多,但是回忆起来的却只是那么一点点,其他的随着时间终究会消散成云烟。于是发现自己在成长的路上,总是这个样子,每一个人都是出现在你的生命里,然后渐渐的淡出,有些留下一些深深的回忆,有些只是浅浅的印痕,有的甚至连痕迹都没有。未来的一天我们在路边擦身而过,不知道彼此之间会不会记起。
 
     当走过了共同的时光,我们各自就开始走向不同的地方,思想随着时间、社会、环境的改变而改变,在一起的只能是曾经的岁月,而不曾有现在和未来。对于不同的人来说,我们是不同的自己,所以在我们的脑海中,每一个人都是曾经记忆中的他。
 
     渐渐的我,改变了许多了,虽然不知道你改变的方向和多少,但一定是有很大的变化。不知道我的改变算不算是成长,走向未来的路上,因为自己独特的记忆,让我们有自己存在的价值。大学的时光,我们都变了,刚刚走进大学的时候,自己在懵懂认识这个新的环境,同时也为自己的大脑不断的填充或对或错的认识,走过崎岖的路,经历过心情阴霾的痛苦,甚至因为没有人的理解,地域的排斥,形单影吊的生活而总是消沉,到开始走向阳光的世界。整个过程,好像正如一句“你刚进大学的时候不是这个样子的,大学究竟发生了什么?”
 
     有些记忆,当我尝试者忘记的时候,得到的总是相反的结果。但是我们是否想过自己为什么要尝试着忘记生命中的某些人,生活中的某些事情?不知道为什么,因为自己觉得伤感,还是因为不是自己喜欢的结局。如果是这样,那么我们还真的是太年轻了,因为在你生命中出现的人和事,才会有今天独特的你,所以不会刻意的让自己忘记,记忆的事情在心中是永远无法忘记,它在我们心中的一个角落,或许自己不曾记得的事情,叫做忘记,但是假如在未来的某一个瞬间,就在那一刻,会突然的想起这些事情,而这些不是梦境。
 
     而今,大学几乎等于结束了,因为自己的最求不在更高层次的学术,而是偏向实际的应用,所以选择了一条或许离你更远的路,而你的大学生活或许才刚刚走了不到一半,人生的路上加油!
 
     我,希望生活中简简单单。
 
YangTengfei 2013.11.23 于广州
 
 
 

转载于:https://www.cnblogs.com/hbhzsysutengfei/p/3439151.html

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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