2019年8月，华为“鸿蒙”系统发布。沸沸扬扬的取代“安卓”言论一浪接一浪。
安卓是linux宏内核，鸿蒙是微内核。
大部分实时OS是微内核，把驱动这一层剥离出来，提高安全性。
暂时我还不想掺和手机“落地性”这么好的新系统，仍然看好安卓。
我把刚毕业到深圳工作时写的文章发表出来，留着以后回看。
学习有边界吗？学了几年感觉什么也做不出，学习无用？
唯有脚下努力，虚看技术变化快只是怂人。
我大二参加全国电子竞赛，当时是仓储巡检机器人，用的是红外寻迹技术，大三参加江苏省机器人大赛，又变成摄像头机器学习寻迹，毕业后深圳工业精准定位都是基站技术。
心中可能有这样的声音：哇，技术变化这么快，技术再好,半年不动,基本就废了。现在东西太多太快了,学都来不及. 基站这东西不是现查现学就可以的.特别是牵涉自己动手材料装配或者各种各样物理知识，没有卖现成的。用学校里老师的老师20年前教得知识去追赶明年的技术，好困难啊！
传感器在变，机器人行进摇臂没变，90％核心没变，用哪种方法达到目的就行，跟风不一定学的会，但是一样也不会肯定跟不了风被淘汰。
深圳会展工业基站定位.jpg
深圳会展基站定位机器人.jpg
当然，大多数是前一步，连想法方向都没有。例如51单片烧录机运行完所有例程就不知道下一步怎么办了？运行正点原子STM32例程就不知道怎么办了？
我个人认为要解决它，是2个维度的问题。工具+算法
为什么感觉不知道做什么？以吃核桃为例
- 从工具层面讲，是否有工具并且能用会用。
例如锤子，不是什么人都能举得起，不是宿舍就能有的。
课程里有51单片机，芯片也就几元而已，能干什么？贫穷限制了想象，所以没想法。
我们使用计算机可以做许多事，可是开机按钮按下去，led闪烁，这是51单片机能做的，然后就没有然后了，因为51单片机做不了贵的芯片能干的事情，例如真正的操作操作系统是ARM-A系列芯片能干的事。
- 从算法层面讲，没有足够地知识去理解是什么，怎么办的步骤。
例如核桃。不知道是吃的还是玩的，半天也想不出能打开。不知道结构，那么给开果器，娃娃拿不起锤子也不晓得塞铁片到尾部的纹理里去旋转。没有核桃夹子，就是找不到别人提供的一揽子计划或源代码。有核桃夹子，但是不知道把纹理对着横梁也会让核桃蹦跑，提供源代码不会换行调参，也吃不到。
吃核桃是常见的事，那么没吃过的新品种该如何呢？学习同类事物就很有必要，这也就是为什么公司招聘有项目经验的人。新的品种，事物的发展具有新的问题，需要迁移能力。
做什么都不重要，重要的是做一个再说。
以“动静”来分类，则静态的一般为软件程序，动态的则为电机。
Led亮灭是软件设置的，而电机是自动动态控制的。电机是重要的着力点，例如机械臂、打印机等都用到。
生活或者需求往往是复杂的，多目的的。例如车不会永远开，会停、会转弯。那么机械臂，怎么走直线，怎么走圆弧曲线，插补原理，这些是基础。
例如语文书里喝茶的步骤，它是算法。烧开水与拿茶叶的时间分配顺序不同，完成事情的复杂度和时间不同。
像机械臂这种网上完整开源的例程，尽量去学，不要毫无项目。哪怕做一件提高处理问题深度的项目也是可以迁移的。有新的好吃的事物，完全可以不吃，就吃吃过的核桃就够了，否则吃相难看。起初尝试新事物总是花时间，甚至失败。其实时间和经历会让人从容，先学学别人的无妨，不要不好意思，自己能想到的20年前肯定有人已经做出来了，切不可追求独学唯一而无参考，总是闹笑话最终丧失兴趣。
当然，即使是流水灯简单的程序，还是有学生有问题。大饼套头上只知道吃嘴边的，从不肯转头，便抱怨起活活被饿死，恼怒地再也不学了。
高远的理想价值观追求是学习的不竭动力，但是要记住需要有一技之长。找到一个着力点，小目标、高频次、正反馈，坚持下去。时间久了，慢慢有阻力了、枯燥了，但是还是要想办法把它坚持下去。只有这样的深入、折磨、才会激发自己对于处理事情的独到方法论。
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工具是利器，思想是核心。但思想往往进展太慢，消磨热情。
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如果感觉到工具乏力，那可能工具种类掌握得太少。着力点可以从一种或者多种工具下手。
例如，偏硬件的嵌入式技术中linux系统编程有关于多线程多进程的通信内容，聚集大牛级别资源的github平台涉及git协议参与项目，这些工具技术不断会扩展对通信的知识版图，其中处于交集部分HTTP等协议知识不断被确认加深。
如何快速学习openCV?
我大二是先用openCV做成东西，之后才学习openCV。当然，参加全国电子竞赛和工作的人一样，有目标，有软硬件支持平台，还有平台提供商Xilinx的中国区工程师现场指导调试，有示例Demo程序可以跑，整个过程都是在极好的“氛围”里。学校的领导还找来研究所的机器人工程师给我补习，带队老师给我申请实验室钥匙与管理员补贴奖金（不用做杂活），当我写程序“炸机”损坏配件时，老师首先安慰我，其次是从网上买了十套配件作为补充，鼓励我不要怕“炸机”，只要每次的错不一样就是进步。可以说是“温室里的花朵”。
它给了我遇到问题的机会，和解决问题的空间。问题的机会，在于是不是哦真的有活干，这个活本身有没有挑战性、技术难度，和自己的个人兴趣、追求是否一致。解决问题的空间，是当遇到问题后，环境是否提供解决所需要的资源，最主要的是有限定的时间，其次包括资料、工具的获取，同事的指导，内部或外部的培训。
那么后来比赛结束后，我为什么没有在算法上研究下去，发展速度不快呢？
除了我还有大三满满的课程、其他的比赛、活动等，主要还是钻研的心。
小学的数学。我们小学一年级就很容易学会加减乘除，但是整个小学六年都在学应用题，大部分时间用去培养解决问题的思维，而不是计算本身。算法的本质是解决业务问题的思路，这思路可以是冗杂的，也可以是精妙的。
所以，带着具体问题或者说已经有前人成果的内容按图索骥是最快的入门方法。