Hello RMer
Hello RMer
我认为的优点与性格
具有强烈的学习意愿，愿意为我认定的目标付出大量努力。
抗压能力强（经历了不少挑战），面对新知识乐于学习，对于难以实现的技术难点会灵活调整方向。
喜欢与他人交流（线上线下），浏览各类媒体平台，了解新鲜事物。
相比理论更喜欢在实践和运用中学习（可能功利心较强），在完成题目的这七天里，从”看不懂——不会——问AI、找资料——学习”的过程中收获了知识与快乐。
报名原因
虽然本人作为一位小镇做题家，高中几乎没有机会参与机器人或编程相关的活动（除了信息课上学了一点Python，现已基本遗忘），但仍抱有强烈的学习热忱。
第一次了解机器人是高二时观看B站大佬WhynotTV的视频，几个月通宵达旦的调试和编程，眼中却依旧闪烁着光芒，真的非常羡慕这种生活状态！相比对机器人本身的兴趣，我更享受学习、运用以及与队友合作完成任务的过程。
之后观看了RMer的视频，能与志同道合、能力出众的伙伴一同完成机器人的建造，这不正是我希望的生活吗？如今的我面临诸多选择，终于有机会和条件参与到其中，怎能不去尝试呢？在被北邮录取后，我第一时间加入招新群，学习C语言，虽然因一些意外未能完成暑期学习内容（详见日志），完成视觉基础题也变得困难重重，但我仍希望得到一个证明自己的机会，也希望RoboMaster可以成为值得我大学四年付出的比赛。
写在视觉组简历里的几句话
一、关于学习路径的困惑
在入学之前我只有C语言的基础，因为RM招人较急，没有开展相关的培训，我是直接从RM题目入手，通过自学了C++、OpenCV和Linux的使用，但完成任务时仍主要借助AI，最终确实完成了题目，但距离熟练掌握仍有很大差距。本次从头学习Python和YOLO的使用也是如此，请问学长对于我这种对AI重度依赖的新手有什么建议吗？
二、关于视觉算法工作的困惑
其实拿到雏雁题目的第一天我就将需求提交给AI，调试了几次，一个下午便基本实现了，大约200行代码左右。查看内容后，个人认为主要是调用了一些相关函数，对应的人物检测模型YOLO中也有现成的解决方案，未涉及训练大模型等复杂过程。当然，如果没有AI，我恐怕什么都做不出来，这也是我没有第一时间提交答案的原因。我想询问的是：如果AI可以如此轻松地解决问题，而且AI的功能还在不断发展，那么视觉组的工作又是什么？不仅限于雏雁计划，从一个大一新生的角度出发，在AI似乎无所不能的时代，我又该做些什么呢？
日志
暑假
- 水C语言基础语法，从学校纳新群加入RM纳新群
8月29日
- 偶然加入另一个新群后发现视觉组有暑期学习计划（被坑啦），为时已晚，决定摆烂
9月8日
- 竟然给了7天时间，还有希望！！
9月9日
- 12:00 - 视觉基础题启动！！！
- 14:00-17:00 - 阅读题目资料，询问AI，完成前4道理论题，缺少双系统需要的U盘，无法完成接下部分呜呜呜
- 18:30-21:00 - 换个方法，决定配置虚拟机：
- 根据AI下载VirtualBox，发现要求VMware，重来
- 进入官网下载Ubuntu，网速极慢需要7天，不会搭梯子，放弃
- 搜索国内镜像网站，大多无法进入且无法下载，放弃
- 误打误撞下载VMware助手，支付29元后获得VMware Pro和各种ISO资源，顺利拿下！！！（有钱真好）
9月10日
- 上午参加开学典礼
- 12:00-18:00 - 根据AI熟悉Linux命令行操作，在虚拟机完成第二部分内容（代码搬运工）
- 20:00-22:00 - 尝试第三部分，发现虚拟机无法联网，下载OpenCV失败，尝试联网，未果，决定重新使用双系统，唉
9月11日
- 上午体检
- 10:00-11:30 - 学习将虚拟机上完成的文件转存到主机上（是的，花了一个半小时）
- 13:00-17:00 - 安装Linux系统，安装QQ、输入法、梯子等
- 20:30-22:00 - 下载OpenCV，尝试完成6.1，任务较长AI已经难以解决了，勉强完成，决定学习Linux操作
- 23:00-0:00 - 摆烂，在Linux上玩4399（还挺好用的）
9月12日
- 10:00-11:30 - 不行，再用AI人会废的，决定动脑看看AI写的代码
- 14:00-17:00 - 学习C++和命令行操作
- 18:00-23:00 - 尝试看懂BFS，太菜了，一堆函数看不懂，破防，摆烂。。。
9月13日
- 继续摆烂
- 17:00-21:00 - 翻到一本算法书，重新学习BFS（详见README.md）
- 21:00-23:54 - 学习OpenCV操作（怎么已经有人开始面试了？被卷暴了）
9月14日
- 9:00-11:30 - 写简历和OpenCV第二题
- 14:00-17:00 - （内容未完）
改文件，检查验证代码，上传到GitHub