关于理科生的几点建议

分类: 经验小结

Posted by 白夜行的狼 on November 20, 2019

0. 写在最前面

本文持续更新地址:https://haoqchen.site/2019/11/20/advice-for-beginner/

我本硕6年都待在自动化专业,做了一些项目和比赛,现在工作也是跟学生时代一样敲敲代码,硬件懂一点,啥乱七八糟的都懂个皮毛但不精,面向谷歌编程。期间写了很多的BUG,填了很多的坑,在此总结一下,用于提醒自己和有缘人。越前面的建议越深刻,跌得越惨。

用谷歌

如果你不想搜出来前面几个甚至几页全是广告的话

如果你不想搜出来全是百度系网站,而是海纳百川的话

如果你不想因为政治敏感问题被限制搜索的话

如果你想看更多国外大神的解答的话

建议用谷歌,至于科学上网方法,可以在github里找找,或者问问师兄师姐。

不否认一些中文关键词,百度能找出更容易懂的内容,但是针对专业问题,针对学术问题,百度和谷歌真的不是一个量级的。有时候在百度找个半天,找到的内容都是相互间抄来抄去的,之前找卡尔曼介绍的时候,温度的例子看到我吐了,全在抄,而国外一堆浅显易懂的例子。

不抗拒英文

抗拒英文会让你错过很多精彩的论文,错过很多原汁原味且介绍详尽的官网转而去拾人牙慧,错过像Stack Overflow这样的优秀网站。

不抗拒英文还包括要学会用英文去检索。

英文论文其实不难,难的是专业名词,当你花时间啃了四五篇之后,再看其他的就没这么难了。

很多人学一个东西,比如最近看ceres,第一时间想到的是去网上找一些别人的总结。不否认这样的方式很高效,但不是每次都能找到非常好的教程的,教程也不一定有官方详尽。有过很多次这样的经历,包括OpenCV、Qt、cppreference,上网找了半天,最后还是觉得官网最好,不要被英文吓跑。

Stack Overflow上有成吨的问答,几乎所有遇到过的编程问题都能在上面找到详细的答案,相信其他专业也会有同样的英文网站。不否认国内的CSDN、博客园等也有一些优秀的答案,但国内很多博客其实在抄来抄去,即使有好的,为什么不能多看几个呢?

不抗拒定量分析

最近在跟同事争吵一个问题,我一直觉得是他硬件上0.5°的误差导致了我的计算结果偏差4cm以上,但一直都是定性地分析。他觉得不会有这么大的误差,跟他扯了几天也没有任何结果。

最后我啪啪啪一顿推导,将整个误差传递进行建模,给出了硬件上误差与最后计算偏差的曲线,最后将计算结果直接发领导,争吵立刻停止。

人生最大的错觉在于我觉得行,我不要你觉得,我要准确的计算,工科和理科不同于文科,很多问题都是可以变成数学公式,变成曲线和图形显示出来的,不要抗拒去做这些推导工作。

对事不对人

刚出来工作,年轻气盛,觉得很多同事都是傻逼,心里有气。慢慢接触后发现,

参考


喜欢我的文章的话Star一下呗Star

版权声明:本文为白夜行的狼原创文章,未经允许不得以任何形式转载