学数学的半路转嵌入式，怎么转？

lengyan20121028 2013-08-19 04:46:46

第一次发帖，各位大牛不要见怪。
我本科是学数学的，后来考研，调剂的学校不好，出来上班，现在一直想往嵌入式方向转，不知道该学点什么？希望过来人提携，年龄大了，28了，现在学还来得及不？
PS：目前在做技术支持
学过Linux、脚本、C、数据结构、APUE、UNP，差不多就是ARM和驱动没怎么学，
英语听说读写没什么问题。

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worldy 2015-02-05

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引用 12 楼 of123 的回复:

我公司就有一个学数学出身的，现在搞密码算法，很牛，在行内也是屈指可数。非对称密码算法，在单片机内实现，需要很好的数学功底，例如有限域的算法实现。不懂数学的，要看懂他的代码都很难。

老兄你也跑来混硬件啦？

of123 2015-02-05

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我公司就有一个学数学出身的，现在搞密码算法，很牛，在行内也是屈指可数。非对称密码算法，在单片机内实现，需要很好的数学功底，例如有限域的算法实现。不懂数学的，要看懂他的代码都很难。

fly 100% 2015-02-04

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你这面还挺广的数学好做算法吧

worldy 2015-02-03

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学数学的，建议转软件，镶入式如果不懂硬件，没有电子技术作为基础，怕是要事倍功半

qq_25808401 2015-02-03

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我是学机械电子的，也想转嵌入式怎么办，网上的信息真实众说纷纭，晕了

JUSTPAD 2014-10-10

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我是学物理的，现在正啃4412，感觉嵌入式发展空间要大很多

whysoft 2014-10-09

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LZ抛弃了金山银山可惜了

littset50 2013-11-04

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做嵌入式，前途大大的好。至少比做上层软件，做代码工人好多了。

To_be_sky 2013-09-23

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学数学的转什么嵌入式！懂计算机？

libai 2013-09-21

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嵌入式行情不行，大公司基本饱和，小公司整天折腾山寨产品，又卖不出去。所以后面你懂的

reaibiancheng 2013-09-20

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引用 2 楼 liu_yu_1980 的回复:

還轉嵌入式阿? 勸個位懸崖勒馬看看我的結果 http://bbs.csdn.net/topics/390565703

你这篇文章我看了，主要是说你做嵌入式底层BSP开发，在国外不好找的工作经历。但嵌入式在国内工作还好吧，你可以做嵌入式底层开发的，比如像你一样做bsp，或者驱动，或者构建系统方面的工作，还可以做嵌入式方面的应用编程，包括比较火的电子产品应用开发，其它嵌入式设备应用功能开发等等。所以说往嵌入式这个方向发展不是挺好的吗，为什么你总是对别人转这个方向感到怀疑呢？能具体说明一原因吗？？？

liu_yu_1980 2013-08-26

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還轉嵌入式阿? 勸個位懸崖勒馬看看我的結果 http://bbs.csdn.net/topics/390565703

sno_guo 2013-08-19

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没有什么问题, 来得及, 我在21ic上看到一个 30多了,刚开始学嵌入式呢, 这个没有什么早晚吧. 我一个同事大学里是学医的, 现在也做嵌入式, 其实我感觉做嵌入式的,一半都是自学的哦.

本资源为临沂市L1到L5五级街道街区分区数据集SHP格式数据。数据涵盖临沂市全域范围，包含从省级到区级、街道级、社区级、网格级共五级行政区划边界矢量数据，数据精度高、边界清晰完整，包含完整的地名、行政区划代码、面积等属性字段。数据为标准Shapefile格式，可在ArcGIS、QGIS、SuperMap等GIS软件中直接打开编辑，适用于城市规划、人口统计、商业选址、物流配送、区域分析、GIS空间分析等多种应用场景，是城市数字化管理与空间分析的重要基础数据。

内容概要：本文基于粒子群优化算法（PSO）实现无人机在三维城市环境中的路径规划，利用Matlab进行仿真与代码实现，旨在解决复杂城市地形下无人机避障、路径优化及高效导航的问题。通过构建三维空间模型，综合考虑路径长度、飞行高度、障碍物威胁与转弯成本等多维度约束，形成最低成本的飞行路径。文中详细阐述了PSO算法在路径优化中的应用机制，并通过仿真实验验证其在动态城市环境中的有效性与鲁棒性。; 适合人群：具备Matlab编程基础，从事无人机导航、智能优化算法或路径规划相关研究的科研人员及工程技术人员，尤其适合研究生及以上学历的研究者。; 使用场景及目标：①应用于城市物流配送、应急救援、巡检监控等无人机三维路径规划实际场景；②为研究者提供基于PSO算法的路径规划实现方案，促进智能优化算法在无人机自主导航中的应用与发展；③支持算法对比与改进，推动高维非线性优化问题的求解能力提升。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码运行仿真，深入理解算法参数设置与路径生成逻辑，同时可尝试引入其他优化算法进行性能对比，进一步探索路径平滑、动态避障等高级功能的实现。

【期刊论文复现】多元宇宙算法求解电力系统多目标优化问题（Matlab实现）内容概要：本文复现了期刊论文中提出的多元宇宙算法（Multi-Verse Optimizer, MVO）用于求解电力系统中的多目标优化调度问题，采用Matlab进行代码实现。该算法受宇宙中黑洞、白洞和虫洞等天文现象启发，通过数学建模模拟多目标搜索过程，具有较强的全局寻优能力和收敛性能。文中将其应用于典型的电力系统经济调度场景，如考虑燃料成本、排放量等多个优化目标的微电网或多能源系统调度问题，通过构建合理的数学模型和约束条件，实现对多个冲突目标的协同优化。同时，文章提供了完整的代码框架与仿真结果，便于读者理解和复现。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法基础知识的研究生、科研人员及从事电力系统优化调度工作的工程师。; 使用场景及目标：①学习和掌握新型智能优化算法——多元宇宙算法的基本原理与实现方法；②将其应用于电力系统经济调度、微电网优化、多目标决策等领域的模型求解；③为科研工作提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现细节，重点关注目标函数建模、约束处理及MVO算法核心迭代逻辑，并尝试在不同测试系统中进行参数调优与性能对比，以深入掌握其应用技巧。

面向智能体的 Chrome DevTools（chrome-devtools-mcp）可以让你的编码智能体（如 Antigravity、Claude、Cursor 或 Copilot）控制并检查正在运行的 Chrome 浏览器。它作为 Model-Context-Protocol （MCP）服务器运行，让你的 AI 编码助手充分发挥 Chrome DevTools 的能力，实现可靠的自动化、深入的调试和性能分析。同时提供 CLI，可在不使用 MCP 的情况下使用。

内容概要：本文针对计及光伏波动性的主动配电网有功无功协调优化问题，提出一种基于多目标粒子群优化算法（MOPSO）的协同优化方案，并通过Matlab代码实现仿真验证。研究充分考虑光伏发电的随机性与间歇性特征，构建了一个综合有功功率调节、无功功率补偿、电压质量提升及网络损耗最小化的多目标优化模型，旨在提升高渗透率光伏接入下主动配电网的运行稳定性与经济性。通过优化算法求解实现有功与无功资源的协调调度，有效缓解因光伏出力波动引起的电压越限与潮流分布不均等问题，增强了系统的调节能力与鲁棒性。; 适合人群：具备电力系统分析基础和Matlab编程能力的科研人员，以及电气工程、自动化等相关专业的研究生和高年级本科生。; 使用场景及目标：①用于研究高比例可再生能源接入背景下主动配电网的优化运行策略；②为电力系统仿真教学与科研提供可复现的算法模型与代码实例，目标是掌握多目标智能优化算法在电力系统优化调度中的建模方法、实现流程及其工程应用价值。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注目标函数的设计、约束条件的处理方式以及粒子群算法的改进策略，同时可通过调整参数设置、测试不同场景以深入理解优化机制与系统响应特性。

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