2017,你拿什么来毕业

又是毕业季,最近面试了一批实习生,实话说,效果很不理想,都是自动化专业的本科生,我就问了一些最基础的点,结果能答上来的没几人,还有的人夸大自己的特长。

有一个面试嵌入式软件开发的,问了个函数指针,和指针函数,结果没有一个人能答上来,有一个应聘硬件的,据他介绍数电和模电学的还可以,我就问了下NPN和PNP的区别是什么,常用的放大电路等,结果也是答不上来。

效果很不好,小猿想问你拿什么来毕业,拿什么来工作,最基础的专业课在大学期间一点要学好,即使工作后也要经常去查阅一些专业的知识,但是基础必须打好,如果你想从事嵌入式软硬件开发,测试等,那么像数电,模电,电路,电机,信号,自控,运动控制,等这些课程是必须要学好的,而且要提高自己的动手能力,C语言,汇编语言也要学好,这些是做软件的基础。像做嵌入式产品,经常要用到数电模电,单片机,通信等方面的知识,各类传感器知识,电机驱动知识等,现在学校嵌入式教学也有很多脱节的地方,学生普遍动手能力差,基础知识差,需要老工程师带半年到一年才能勉强做一些简单的开发。如果你不努力,没人替你工作,如果你不加油,没人替你呐喊。

 假如让你设计一个电机控制器,那么你需要数模电知识设计电路板电路,需要电机知识设计控制逻辑,甚至复杂的还要设计变频控制,那么你就要熟悉电机知识,熟悉单片机原理,还要熟悉采集电机电流电压的传感器,如何采集这些模拟量,如何量化,如何滤波,电路如何设计,如何布局布线等。现在由于课时紧,有的学校压缩课程,甚至有的减少课时,动手机会少,有的大学毕业,像自动化专业的都不会电机接线,单片机也不会,单片机是你进入嵌入式的基础的基础,像现在物联网的发展,很多小的产品还都是单片机设计的。所以说大学的专业课要学好,才能提升你应聘的水平,给面试单位一个录用你的理由。

其实像大学自动化,计算机,电气,电子,通信,等专业的都可以自己设计一些小的作品,一方面可以提高自己的动手能力,另一方面可以应用验证自己所学。你没到电子大楼买过元器件,你就不知道电阻多钱一个,封装不一样,怎么选,怎么看阻值等。学电的可以多去去电子大楼。

在此,小猿仅以一个过来人,给你们一点经验,打铁还需自身硬,磨刀不误砍柴工,这些话用在嵌入式学习中是很贴切的,只有基础牢靠,才会进步越快,成长越快,然后学的会更多,进入良性循环,如果基础不牢靠,你会感觉困难重重,什么都不会,越学越没劲,即使有人带你你也感觉无趣,最后自己就放弃了。所以,趁着时光还在,时间还有,精力还旺,抓紧提升自己。为你们自己。

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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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