科研就是在找gap,填上gap就是创新。科研仍旧这么宋宝华linux设备驱动开发详解:基于最新的linux4.0,学院学习专业课的过程中是否也须要思索一下行业的gap在哪儿呢?research的目的不是获得恐惧,而是探求gap,找不到gap那就不停地search优秀的refrences。1、华科机械很强,李培根教授、杨叔子教授这种大牛都是研究哪些呢
看那些教授的研究方向你会发觉出现最多的是数字化、智能化和机器人等前沿方向,看完这种教授的研究方向就很容易明白前沿方向是哪些了,大学期间须要重点学哪些也是比较清晰的。不晓得学科前沿的时侯就去看大牛的实验室在研究哪些,发的哪些paper,比较快了快的方式就是看综述类文章。
杨叔子教授:先进制造技术、设备确诊、信号处理、无损检查新技术、人工智能与神经网路的应
用
熊有伦教授:数字制造、电子制造、机器人技术等
周济教授:数控技术、数字化设计与制造、先进制造技术等
李培根教授:柔性制造、智能制造
段正澄教授:机械加工手动化技术、数控技术、柔性制造系统
丁汉教授:数字化制造技术、机器人和智能控制
邵新宇教授:数字化设计与制造
沈卫明教授:协同设计与制造、智能制造、生产调度、并行工程、服务估算、云估算、物联网、
大数据、智能体理论与应用等
国家杰出青年科学基金获得者(还有好几个)
高亮院士:智能优化方式及其在设计制造中的应用
代表作:《流水车间调度及其优化算法》《柔性作业车间调度智能算法及其应用》《Agent技术在先进制造中的应用》
我研究生期间就是研究智能优化算法的,高亮院士的paper看的比较多。
看完这种大牛的研究方向,再看工业4.0、智能制造等前沿概念。
再看机械的专业课都学哪些,智能制造和工业4.0等热门概念以及这些大牛的研究方向又须要哪些,这是值得思索的问题。
回想学院四年印象只有减速器、减速器还是减速器,大一画一级减速器,大二本事了画二级减速器,都是手绘哦,头晕耳鸣的那个。
华科机械的主干课程是哪些呢?直接去官网看的培养计划,那这种主干课程与前沿的工业4.0、智能制造等概念的交叉点在那儿呢?是不是须要思索一下呢?机械的helloworld是不是仍然还是螺丝呢?机械制造及手动化,那机械的课程比列多少?手动化的不灵又是多少?
在德国对好多技术封锁的背景下,是不是须要思索一下工业软件方面的问题呢?芯片设计的EDA也是工业软件。
制造业涉及的工业软件
计算机辅助设计如何设计?软件如何开发?就是依赖于这种工业软件内核,看一下这种工业软件内核都是哪些公司开发的。
再看一下常用的CAD软件的内核都是哪些,再关注一下中国的CAD软件企业用的内核是哪些?是ACIS,再看里面的图ACIS是哪些公司的。
从前沿的工业4.0、智能制造、云制造、数字双胞等等,仅仅互联网+,再搞几台robot、AGV就是智能制造了吗?再上个bigdata、cloudcomputing就是工业4.0了吗?仔细想一想工业软件的内核是who在把握,工业软件是制造业的命根子。
工业软件须要的物理知识常见的solidworks、UG、CATIA、Pro/E、AutoCAD等CAD软件的开发厂商有什么,三维软件不只设计,还有制造和有限元以产品及全生命周期管理(PLM)。了解是为了更好的学习。
PRO/E
Pro/E比较有代表性的功能就是支持全参数化设计
假如从事工业软件方向须要哪些能力呢?看急聘要求,国外做CAD软件的就这么几家公司逐个儿查呗。
倘若从工业软件的角度来讲,说这个校区机械强哪个强不仅寻求一些心理开导还有多少积极的意义呢?这时侯最讨巧的莫过分朱自清的《荷塘月色》,国产工业软件的心情是这样的:”这时侯最热闹的要数树上的蝉声与水里的蛙声,但热闹是它们的,我哪些都没有!“
本硕机械,结业自学C++目前从事工业软件方面的工作,变革历程在这儿。校招变革是最容易的节点,错过将会付出巨大的时间和金钱成本。假如大专期间计划读研,那早点儿了解paper,做科研写paper若果没有把握科学的方式(套路)是很困难的,科研投资到利润周期远远小于挑战杯、互联网+、机器人、机械创新等各类大赛。想了解paper怎样看?大量的文献怎样管理?paper怎么构思?等等各类问题,下边的文章介绍的比较完整。
到处观察一下,不妨去观察一下EDA软件。
2、大学要做些哪些呢
老话说手腕拗不过肩膀,行业的发展能跟得上早已很不错了。还有一句老话说情结不能当饭吃,对于个人来讲,仍然是利益最大化的问题。
了解前沿技术,如手动驾驶、视觉、深度学习等等。了解编程,简单的可以从Matlab和python开始学,后续可以深入学习C/C++。
如今python很火,那python和c++有哪些区别呢?
C++异同点十分鲜明,迈向了两个极端,性能强但学习曲线十分险峻。
机器人对性能的要求,换成手动驾驶也是一样。
C++与C相比性能和开发速率/生丰度做到了挺好的balance。
C++性能强大不仅仅彰显在机器人、自动驾驶、嵌入式等领域,C++在图形学算法库、数学算法库、数据库管理软件底层、操作系统等等都应用及其普遍。
PS:不管是机械制造、机械设计还是机械电子,亦或是汽车专业,在校期间专业课的学习可以结合编程,例如机械原理的课程设计通常都是机构的运动学和动力学剖析,假如用编程实现作出创新点的话可以发表paper。变革在校招的时侯十分容易,有项目经验的是少数,在没有项目经验的情况下,主要就是考察C++基础知识和数据结构与算法,以及TCP/IP通讯合同,以及操作系统等基础知识。
推荐一些C++学习的必备资料:
3、C++开发的软件及库
游戏领域对性能要求是不用说的,体验太差也没人爱玩,目前接触到的有效好多都是基于C++开发,Google了一下有100多种游戏开发引擎是基于C/C++开发,这种足以说明C++在高性能软件和算法领域是绝对的霸主地位。
接触过数据库的男子伴儿应当都晓得MySQL,数据库对查询性能要求十分高,MySQL就是基于C++开发。
Maya主要是做3D建模、动画、渲染、仿真等等。
C++是支持多线程的,通常运行在服务器上的程序都要考虑并发问题,通过多线程实现资源的借助效率,减短响应时间提高用户体验。
Eigen主要是矩阵相关的估算,例如矩阵求逆,矩阵加法,线性多项式组求解,协残差矩阵特点值和特点向量求解等等linux 下载,这种功能在计算机图形学中应用十分多,例如旋转的实现、缩放的实现等等。
若果这种算法库还不够,那再看一下20实际最伟大的算法TOP10都有什么,这种算法都是谁提出来的呢?这种算法的库又是谁开发的呢?在智能手机、5G等普及的明天不得不谢谢伟大的快速傅里叶变换算法/FFT,这些算法多么厉害,就是把O(N^2)复杂度的算法降到O(NlogN),这才促使讯号处理实时性可以实现。那最快的FFT算法是谁开发的呢?继续往下看。
FFT最快的算法库是FFTW,是MIT用C语言开发宋宝华linux设备驱动开发详解:基于最新的linux4.0,中文全称"FastestFourierTransformintheWest."十分帅气有没有。
大学期间研究一下那些历史是十分有意思的事情,认清楚这种算法的来龙去脉,搞明白有什么应用,什么痛点。虽然是火爆的手动驾驶也是处在起步阶段,还有好多急待解决的问题,盯住市场早已十分成熟的Python、Java等开发等6-7年研究生结业后,市场格局又是一番天地,思索一下2010年到2020年这短短的10年时间社会发生了多大变化。古人云“夫以铜为镜,可以正衣冠;以史为镜,可以知兴替;以人为镜,可以明得失。”。历史总是惊人的相像,从历史中思索未来的行业和职业发展是一个很不错的做法。与其苦恼困扰专业强不强,就业前景好不好,不如主动去查资料了解行业发展的痛点,例如目前的工业软件内核国外十分薄弱。例如手动驾驶遇见恶劣的寒潮天气如何办,等等。时代的痛点就是未来的机遇,一生捉住一次机遇就很可能实现咸鱼翻身。风口过去就早已过去了,预测未来的风口不是更有意义吗?
和Java、Python等编程语言相比C++学习曲线十分险峻,入门十分困难,春江水暖鸭先知,编程语言应用怎样样,市场会作出选择,C++那么让人费解的编程语言,大牛们仍然选择用它开发高性能算法库。
机器人、自动驾驶、视觉等领域基本上都是用Linux系统,Linux就是一个开发环境,工具十分多,例如常用的调试工具gdb,Linux平台下编译C++程序也是特别的便捷。
g++-ohellohello.cpp//linux平台编译C++程序
./hello//linux平台运行程序
还有一个高大上的库就是Bullet,它主要是模拟柔性体和质心动力学,可以判定两个物体是否碰撞,在3D游戏领域应用好多linux端口映射,其开发语言也是C/C++。
4、工业4.0、社会5.0、智慧城市、数字双胞等前沿概念
社会5.0与工业4.0的关系
社会5.0形态
面向工业4.0的智能制造系统构架
面向社会5.0的智慧城市构架
数字双胞制造系统构架5、那有人说程序员35岁危机呢?你有你的选择,而我选择学颠锅,当厨子。视频为证,早已发觉了自己主厨的潜质。机械-软件工程师-厨子,想想都完美。不要总以为自己天赋异禀,虽然只有一个饼.
参考
/science/article/abs/pii/S00062