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博主分享了自己作为.net开发者面临的技术停滞和职业危机感,决定在2022年转向Java Springboot。尽管年龄和精力不再允许像年轻时那样高强度学习,但他设定了全年跑步1000公里、早睡和学习新技术的目标。计划学习Java、Springboot、Vue和MySql,并在优快云发表60篇原创文章。

        最近几年一直在忙项目上的事情,没什么时间做技术上的提升,收入一直在增长,但技术上没什么提高,再这样下去,用不了多久就要被淘汰了,突然有种比较强烈的危机感。虽然即使不写代码了,仍然可以在学校优哉游哉的上上课,以现有的技术“忽悠”学生几年是没问题的。但是我并不喜欢这种没有激情的生活。

        2022年项目上的事情应该不会太多,得抽时间学学新的技术。做.net开发已有十多年,也积累了不少经验,但是随着技术不断的更新,团队现在所使用的技术已经远远落后了,一方面开发效率低下,另一方面性能上也跟不上时代,再加上国产化的呼声越来越高,经过团队的多方论证,决定抛弃现有的.net技术线路,转站java的spring boot。突然抛弃用了十多年的技术,固然有万般不舍,但为了谋求团队更好的发展,不得已而为之。

        随着年龄的增长,越来越感觉到精力大不如从前,经常回想起十年前没日没夜学习工作的场景,以前通宵写代码,第二天照样神采奕奕的继续干活。现在也睡得很晚,但是超过1点就明显感觉没什么效率了,不服老不行,可能很多程序员干到我这个年纪已经”退休”了,在这里得给仍然奋战在一线的自己点个赞。

        2022年首先得在健康上投资,其次是技术上的提升。因此定下三个目标:

        1、全年跑步1000公里,12点前睡觉。

        2、学习java+Spring boot+vue+MySql

        3、在优快云上发表60篇原创文章。

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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