在项目售前阶段前期的引导交流、标前的正式交流、投标的澄清交流都需要写方案。如何写好一个方案，其实有一定的套路或者叫方法论，总共分为3个大步骤，9个小步骤。如下图所示：

一个有效的方案有三个关键要素：

（1）、双方一致认可的问题。

（2）、双方一致认可的解决方案。

（3）、带来可衡量的价值。

1、前期调研

（1）优先确认评审人，后期的方案以评审人的立场编写（如模版、文字描述等等）。

（2）如果时间充裕，需要准备调研计划、调研提纲并进行现场调研；如果时间紧急，则可以采用电话调研方式。

（3）一定要挖掘几个关注点或痛点，作为方案的核心，不止要收集客户资料，也要多收集内部相关资料。

2、方案准备

（1）对收集的素材（调研材料、客户资料等）做详细分析，定位几个专题（关注点或痛点）

（2）先构思提纲，并内部讨论，可以用工具帮助自己整理提纲，如MindManager。

3、方案编写

（1）大帽子一定要有，可以是理论模型，也可以是全景展示，用以体现高度。

（2）主题鲜明、结构清晰，成体系。

（3）按用户的业务逻辑编写，要有针对性。

（4）方案要体现价值或效益。

（5）在安静的环境中编写。

（6）字体、表格统一。

（7）文字不要太多。

（8）色系别太多，体现专业。

（9）编写完成后自审，然后交由内审，并反复修改。

4、方案提升技巧

（1）方案没有高度怎么办？

没有“大帽子”，方案显得平凡，需要多方面寻找合适的素材，以理论或全景展示等方式提升方案高度。

（2）方案没有体系怎么办？

找一个比较好的模版进行修改；可以采用归纳式、结论式、论述式等方式提高方案的层次逻辑。

系统学习产品，建立自己的知识体系。

（3）方案没有针对性怎么办？

进行需求调，特色内容单独作为专题。

（4）方案没有素材怎么办？

平时注意积累各类素材，建目录单独管理。

（5）方案没有素材怎么办？

1、如果没有美术功底，那就采用最简单的图形和最少的颜色，反而显得专业。

2、形成个人风格的PPT。

新智元报道

来源：Github

编辑：元子

【新智元导读】本文带来Github上的一份干货：来自中国科学技术大学的课程资源，包含AI、计算机信息、经管类等教程资源。更为难能可贵的是还有可后练习资源。目前该repo开放投稿中。

虽然有关计算机科学方面的教程非常多，但是涉及到高校的课程资源是比较难得的。

以往我们接触最多的是国外培训网站，例如Coursna、Khan、伯克利公开课、MIT公开课等。

这些网站虽然好，但一来访问比较麻烦；二来全英文，对学习进度由不小的影响。如今，这种情况正在改变。

近日在Github上出现了一份干货，来自中国科学技术大学课程资源的（主要是计算机学院的,也有其他课程,公选课,自由选修等）的 repo。

Repo里包括了课程电子版书籍、参考书、slides(ppt),、考试试卷

学习心得、某些书的答案等。

如果你有志进军AI行业，却苦于找不到更快速入门的方法，这个Repo或许能够帮到你。

刚才也提到这个资源列表并不局限于AI，而是搜罗了很多教科书，

所以特别感谢作者mbinary，为我们提供了如此全面和精彩的教程干货。

目前此贴中的资源还在不断更新中，欢迎各位小伙伴们一起添砖加瓦！

下面就一起来看看这个帖子都分享了哪些精彩内容。

课程结构

每门课程大致结构如下，有些栏目可能没有，也可以自己添加认为合理的栏目

教材, 答案在课程目录下参考书, 参考资料在 reference 下复习试卷, 习题课, 作业解答 在 review 下建立文件夹 homework-teacher1, homework-teacher2 ..., lab-teacher1, 每个文件夹中如果有不同年份的, 就再建立不同年份的文件夹课程主页及其他链接资源记在 README.md 中slides: 主要是 ppt 文件类型, 将所有 slides 打包成 zip, 放在 课程目录下（若有多个老师，则在课程目录建立slides-teacherName1.zip, slides-teacherName2.zip...）students（同学们上传的自己的一些资料,作品，每个同学新建一个目录)

课程目录

项目地址

Github地址：

https://github/mbinary/USTC-CS-Courses-Resource

网页地址：

https://mbinary.xyz/ustc-cs/#公告

新智元AI技术+产业社群招募中，欢迎对AI技术+产业落地感兴趣的同学，加小助手_2 入群;通过审核后我们将邀请进群，加入社群后务必修改群备注（姓名 - 公司 - 职位;专业群审核较严，敬请谅解）。

第一次在ppt制作上栽跟头是在大一，班级评优需要用ppt展示，制作ppt这个任务就交给了我。

花了好几天做出来的成果自己非常满意，里面用了很多复杂的变化，进出淡入旋转跳跃，结果拿出去评选的时候我们班级和第一名失之交臂。

评委老师给的点评是ppt内容是不错，能看出准备得很充分。

但是太花哨了，每个页面的背景都不统一，各种效果令人很眼花。

那之后的班级活动，但凡和展示相关的工作，都没有再分配给我了。

那时候做ppt也是个技术活，在什么场合用什么样的版式也有要求。

年少无知的时候只会百度图片往里面放，审美也很迷，喜欢用这种很土的背景图。

开始工作之后，更发现会做ppt真的很重要。

述职要用ppt，写方案要用ppt，写报告写总结都要用到ppt。

特地研究了很多ppt排版配色，不放过每一次大佬的演讲。

大佬发布会使用的ppt都是学习的范本。

但并不是每个大佬都值得被学习。

150万年薪，没什么用

这不是一个段子，大佬也会因为做不好ppt被fire。

刘超，曾经是年薪150万的百度设计总监，在IXDC国际体验设计大会上，拿出了这样的PPT做演讲。

很难想象这是设计总监的PPT，中学生做的都比这个强，现场一度有观众对其喊道“你太low了，下去吧”，导致演讲直播被迫中断数分钟。

再来感受下，同场其他企业展示的PPT

这位百度设计总监的ppt单看就已经很low了，一对比更是直接被秒成渣渣。

不管这位设计总监多有能力，但由他向外界展示出的百度形象是非常糟糕的。

当时，这件事引起了巨大的舆论反响，给百度的声誉造成巨大伤害，这位设计总监也因此被辞退了。

很多时候，PPT做得好坏直接展示的是你的工作态度，从PPT可以很直观地看出你有没有认真地对待这份工作。

31岁，被PPT弄丢了工作

最初看到这个消息的时候只以为是个段子，没怎么在意，后来当事人发帖说明了才知道原来这是真的。

一个南区合作举办的会议，我负责准备PPT，出了“事故”：当时因为赶时间我用原来资料换了个模板，没想到最后放出来排版错位，颜色不搭调……也怪自己没认真检查。

总之，那天领导脸色很难看。后来年底有接待会，他就让新人跟了。没有对比就没有伤害，那个90后妹子确实做得不错还丰富了内容，后来大家都用那版了，抄送我看到的时候确实有点汗颜。

由此可以看出PPT丑绝不是件小事，不管是在什么场合展示，都代表了个人或者企业的形象。

文 |小舟君

无论在学习还是工作中，很多时候，为了获取一些资料进行学习，我们往往会在互联网上下载一些文件。但是，我们也知道，为了保持文件不失真，或者放置他人进行修改，文件的上传者，往往会上传 PDF 格式。对吧！？

这种行为本身并没什么好坏，但是，如果我们想要对这些文件进行二次使用，比如说：

想要对 PDF 文件中的内容进行二次编辑加工；想要将 PDF 文件转换为 PPT 文件，进行演示讲解；

当面对这种情况时，我们往往会无可奈何。为什么这么说呢？因为网上虽然有一些 PDF 转 PPT 格式的软件，但是，毫不客气地说，几乎所有的软件都是垃圾！将 PDF 文件转成 PPT 幻灯片之后，几乎等于毁容。

但今天要跟各位推荐的这款 PDF 编辑软件，名字叫做：Adobe Acrobat DC，基于 Adobe 公司在图像领域多年的处理技术，不得不说，的确有点厉害了。接下来，我就挑一些主要的功能，跟各位聊聊。

Acrobat DC是什么鬼？

据说，它有意向强大功能：

创建pdf、编辑pdf、导出pdf、注释、组织页面、增强扫描、保护、准备表单、合并文件、优化pdf、标记密文、图章、比较文档、发送以供注释、动作向导、创建自定义工具、印刷制作、pdf标准、证书、辅助工具、富媒体、javsscript、索引、测量等等

01

格式转换

PDF格式和WORD，PPT，EXCEL，图片格式之间相互转换（可编辑格式）

02

编辑修改

PDF编辑修改，文字，图片等内容，修改添加页码，页尾，页脚等

03

拆分/合并

一个多页的PDF文件拆分成多个PDF，多个文件合成一个PDF

04

页面调整

PDF页面插入，删除提取，顺序调整，添加页码等功能

05

压缩/加密

可以把PDF文件进行大小压缩，还可以给PDF文件添加密码保护

06

加/去水印

可以给PDF文件添加水印，也可以去掉PDF文件上的水印

多文件合并

点击软件界面右边的「组织页面」，就可以对PDF文档的页面进行删除、旋转或者导入新的文件（图片、PDF文件、网页、Word、PPT、Excel等）

如果你需要调整页面的顺序，那么直接拖动页面上缩略图到指定的位置，就可以进行更改，这是大多数PDF编辑器都无法做到的

直接编辑

在编辑的状态下，PDF页面当中的所有元素都可以直接进行移动或者修改，解决了大部分PDF编辑器不支持文档修改的问题

编辑扫描文档

由于 Acrobat 软件当中含有光学字符识别(OCR)，即使是用手机随便拍的一张照片，打开编辑PDF之后，也可以直接在上面修改

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不会用Adobe Acrobat DC ？

不会用的小伙伴也没有关系了，安装包附带Adobe Acrobat DC从最基础的界面，编辑到加密，表单，批处理等都有详细视频讲解，一星期让你菜鸟变大神

基础知识和操作▲

创建和使用PDF文档▲

阅读和使用PDF文档▲

编辑和增强PDF文件内容▲

编辑PDF文档中的文字和图像▲

添加签名和安全性▲

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资料截图如下

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无论你是在校的学生，还是已经步入社会的大好青年，不要让懒惰葬送了你的大好前程，学会自我学习，不断扩充自己的知识面是现今社会不可缺少的，那么如何利用那不多的业余时间去提升自己的，下面我将介绍10个典型的自学网站，让你短时间就能提升自己想提升的领域！以下介绍顺序根据个人喜好，并没有高低之分！

迎娶白富美，出任CEO，走上人生巅峰

1.我要自学网（51自学网）

是不是觉得很有年代感，没错这个网站可以说有十年以上的历史了，把他放到第一位是因为这是作者第一个接触到的自学网站，可能很多人和我有一样的感受！这是百度词条的解释：“我要自学网是由来自电脑培训学校和职业高校的老师联手创立的一个视频教学网，网站里的视频教程均由经验丰富的在职老师原创录制，同时提供各类贴心服务，让大家享受一站式的学习体验。网站意在把学校的专业教育带给更多学子，网站的目标是“做出最好的视频教程，提高全国人民计算机水平”。”

我要自学网涉及很多领域，一目了然额界面，可以让你很快找到自己想学的知识！推荐指数五颗星

51自学网主页展示

2.网易云课堂

网易云课堂也是很早就出现的一个自学网站，作者在上班坐地铁期间自学了基础的html，做了自己的网站，虽热没有很牛，但是改改css和html代码，还是可以做到的。

网易云课堂主要为自学者提供海量、优质的课程，用户可以根据自身的学习程度，自主安排学习进度。涵盖实用软件、IT与互联网、外语学习、生活家居、兴趣爱好、职场技能、金融管理、考试认证、中小学、亲子教育等十余大门类。

网易云课堂首页展示

3.视达网

视达网是我最近发现的一个网站，学习热门的设计软件和创意挺不错，应用也很实际！

视达网是一个在线教育培训平台,它提供的视教程包含ps教程、ai教程、c4d教程、ae教程、摄影教程等。

视达网主页展示

4.翼狐网

这也是作者找到的一个非常不错的网站，都是现学现用的。翼狐网是中国专业的数字艺术学习平台，致力于为用户提供优质的PS、CAD、maya、CDR、AI、AE、3dmax等软件教程，涵盖平面设计、游戏制作、影视后期、UI设计等九大行业，同时提供CG素材插件下载及最新设计资讯。

翼虎网首页展示

5.大学生自学网

提供:经管营销、电气电子、计算机、机械土木、农林医药等大学课程，Ps、UG、CAD、Word、Excel等软件视频教程的自学网站

首页展示

6.锐普PPT论坛

大家都知道PPT的应用太广泛了，学号ppt可不简单，有个新闻说一家国企员工因为ppt做的太烂而被开除，总之学好PPT没错的！锐普PPT论坛PPT模板,PPT图表,专业PPT作品,精品PPT教程,免费... 最活跃的PPT制作人群、最精美的PPT作品、最丰富的PPT素材、最专业的PPT教程、最友好的PPT交流平台.是中国PPT高手必收藏的网站！

网站展示

7.Excelhome

excel当然也是我们常用的表格工具！所以还犹豫个啥！

ExcelHome是Microsoft技术社区联盟成员，全球极具影响力的华语Excel资源网站，拥有大量原创技术文章、模板及Excel教程，并提供Excel免费在线培训，Excel学习资源免费下载，数百万会员在技术论坛参与学习交流。

8.好知网

好知网也是作者后来发现的一个不错的网站，它是一个综合性在线学习平台。这里有大量的在线课程，课程涵盖计算机知识，企业管理，摄影，photoshop，职业技能，运动、外语、美食，时尚，手工艺，公开课，职业资格考试等。

9.万门大学

哇塞这个不错了，万门是中国第一所网络大学/网络中学，建校于2012年，致力于降低中国教育的门槛，为社会提供高品质学习课程。课程均为原创，目前已涵盖大学、高中、语言、职场等课程。

10.1纳米学习导航（这叫归类）

这个就很方便大家了，放在最后慢慢收藏！1纳米学习导航最专业的学习网站导航。收集国内外最新最酷的学习网站！学习必备！找资料必备！

网站展示好了是个网站不是所有，自学网

满满的干货，赶紧收藏吧！！！

重要的事情说三遍！如果大家积极留言关注评论，笔者还会搜集分类做一个大的分类文章，供大家参考学习！一起进步，一起学习！

导读：对于一线教育者来说生涯规划教育实践经验很重要，但是理论指导也举足轻重；舒伯的发展理论是生涯教育理论的经典，后期有很多理论从中发展而来。

对于一线教育者来说，生涯规划教育实践经验很重要，理论指导同样不容忽视。教育者可以通过对理论的学习进行研究型教学，深化学生对职业生涯教育的理解，激发学生探索职业生涯的好奇与热情，增进学生的参与意识与主体意识，从而提高职业生涯教育的效果。

NO.01什么是生涯教育

生涯，就是生命的涯际。生涯教育，就是生命教育，是针对生命过程实践的教育——而不仅仅是以生命为对象的关注。作为生命生涯的过程实践，生涯可以从三个维度加以理解：时间维度、空间维度、状态维度。

就生涯的时间维度，古今中外皆有哲人或经典述及。比如易经乾卦六爻的爻辞：“初九，潜龙勿用；九二，见龙在田，利见大人；九三，君子整日乾乾，夕惕若，厉，无咎；九四，或跃在渊；九五，飞龙在于，利见大人；上九，亢龙有悔”。这正反映了人一生的生涯走向：天行健君子以自强不息。更具操作指导性的，如孔子认为的理想人生是“吾十有五志于学，三十而立，四十不惑，五十而知天命，六十而耳顺，七十而从心所欲不逾矩”。如此，儒就给了生命生涯一个不断精进自强不息的成长历程。

而在这个成长历程里，也明确了各个阶段的核心生涯任务与目标。近代，20世纪40年代，美国生涯发展大师Super(舒伯)提出的“生涯发展观”，把生涯区分为“成长”“探索”“建立”“维持”“退出”五个阶段。

广度或范围:每个人一生所扮演的各种不同的角色,如小孩、学生、公民、家长、工作者、领导者等。深度:个体扮演每一个角色所投入的程度。

NO.02舒伯的生涯规划理论

在舒伯（Super）的理论中，无论是早期的生涯发展论还是晚期的生涯建构论，都强调人的个别差异，以及与之相适合的生涯发展阶段、生涯角色、生涯模式、生涯成熟等。

最核心的就是自我概念舒伯早期的观点认为，职业选择与生涯发展的历程，就是自我概念发展与实践的历程。舒伯晚期则逐渐认定自我概念的形成是个人对自我与情境的主动建构历程。在舒伯1990年提出的拱门模式中，清晰可见。

这就不难理解，学生在这个过程中感受到找不到自己时的迷茫感、社会角色与工作职业与本我背离时产生的痛苦感、以及自身与外部世界连接时能量无法流畅时的困惑感。也就更能理解，学生对自我认知与对外部世界认知的成长过程，以及建立连接的过程，是角色扮演和反馈学习的过程，是一个自我概念发展与实践的过程，这个过程就是一个主动建构的过程。

NO.03生涯规划教育理论认为

1. 生涯发展是一个终身发展的过程

人的生涯发展是一个持续的终身发展的过程,绝不是到了从学校毕业或选择工作时才有这个需要。因此从小开始,建立学生适当的生涯观念,才能实现生涯发展的目标。为了实现这一目标,学校的生涯辅导与教育应从小学到大学持续地进行,贯穿在一个持续的过程中。应面向所有的学生,让每一个学生获得充分的受益。应是学生生命活动的全方位,而不仅仅是针对课堂学习与学业成就。

2.始终触及心理的因素

在生涯规划的辅导与教育中,始终触及的是心理的因素,如自我、人生观、价值观、自我功效感、自信、性格等,与学生心理发展有关的成长经历,如自我概念的建立、失败的体验与经验、家庭中的亲子关系等,以及学生生涯规划能力的建立与培养所涉及到的心理因素,如认知能力、人际交往能力等,因而,生涯规划教育的视角应指向综合性的心理教育。

NO.04教育者如何学习和应用

如何学习

教育者需结合自身实际情况加强生涯规划理论学习，除了阅读专业文献、去传统的进修学院等传统途径，目前，部分机构、企业联合学校举办的各类培训、媒体平台中的和生涯资料包等进行学习也是非常有用的方法。

这些资源结合了最新理论成果，能够迅速、便捷地为一线教育者所使用，为教师们提供一站式、配套式的生涯培训，使教师们掌握一手资料。当然，生涯规划培训市场中也存在良莠不齐的现象，需要教师们加以辨别，并且结合中学阶段教育实际加以取舍，合理使用。

如何应用

用舒伯的发展理论进行职业生涯方面的辅导要掌握好辅导策略、辅导措施、辅导方法。

具体的案例和应用的方法这里就不一一展开，都整理在本期的配套资料包中。

本推文主要介绍了生涯教育理论中的舒伯的生涯发展理论，但也需要注意，每个学校的情况不同，在参考的同时要多考虑自己学校的实际情况，制定可以实施的方案。

往期资料包

第一辑丨中学心理教育体系搭建

第二辑丨国内外生涯教育体系案例合集

第三辑丨做生涯必看的新高考改革政策

第四辑丨快速精准全面了解自招信息

第五辑丨团队活动生涯辅导工具

第六辑丨生涯实操测量工具

第七辑丨学科测评资源与制作思路

第八辑丨生涯教育书单暑期特别版

第九辑丨基于台湾生涯教育的辅导工具

第十辑丨开学第一课政策解读PPT

第十一辑丨生涯教育课程化的实施思路

搜集了各大网络，请教了SLAM大神，终于把SLAM的入门资料搜集全了！在分享资料前，我们先来看看，SLAM技术入门前需要具备哪些知识？首先学习SLAM需要会C和C++，网上很多代码还用了11标准的C++。第二要学会用Linux。第三要会cmake，vim/emacs及一些编程工具。第四要会用openCV, PCL, Eigen等第三方库。只有学会了这些东西，才能真正上手编一个SLAM系统。如果要跑实际机器人，还要会ROS。下面将为大家推荐SLAM入门的学习书籍、SLAM公开课、SLAM学习网站、SLAM开源代码等资料大全。

SLAM学习书籍：

1.必读经典

Thrun S, Burgard W, Fox D. 《Probabilistic robotics》[M]. Cambridge, USA: MIT Press, 2005

《Principles of Robot Motion Theory，Algorithms and Implementation》

2.有很多期，跟着会议一起出的文集

《Robotics: Science and Systems》. Cambridge, USA: MIT Press

会议进展网站http://roboticsproceedings.org/

3.入门书籍，简单实现及代码

《SLAM for Dummies》

4.SLAM入门教材吐血推荐，对深入理解SLAM实质非常有帮助

《STATE ESTIMATION FOR ROBOTICS》

5.作者Joan Sola关于Graph-SLAM的教程，包含位姿变换、传感器模型、图优化以及SLAM中的稀疏性求解

《Course on SLAM》

6.加州伯克利的一本2D LIDAR SLAM小书

《Loop Closure Transformation Estimation and Verification Using 2D LiDAR Scanners》

SLAM公开课：

1.内含大量SLAM公开课相关资料（PPT、音视频文件）

http://ais.informatik.uni-freiburg.de/teaching/ws15/mapping/

2.YouTube的Cyrill Stachniss主页（课堂讲授SLAM的视频集）

https://youtube/channel/UCi1TC2fLRvgBQNe-T4dp8Eg

3.内含Andrew Davison的SLAM公开课资料

http://doc.ic.ac.uk/~ajd/Robotics/index.html

== 国外机器人/移动机器人相关视频==

Autonome Intelligente SystemeCS 287: Advanced Robotics, Fall 2012 University of California at BerkeleyDept of Electrical Engineering & Computer Sciences Introduction to Mobile Robotics - SS 2012 slam视频教程（请勿商用） 链接: https://pan.baidu/share/init?surl=i59gBVv 密码: wz65

苏黎世理工的robot课程：

http://asl.ethz.ch/education/lectures/autonomous_mobile_robots/spring-2018.html

========Photogrammetry ==========

Photogrammetry I http://ipb.uni-bonn.de/486/?L=1

Photogrammetry II

SLAM学习网站：

1.大量优秀代码和框架，权威资料

http://openslam.org/

https://github/Ewenwan/MVision

2.MRPT库官方网站，有MRPT相关文档和最新下载

http://mrpt.org/

3.中文SLAM技术交流网站，将最新进展和相关解决方案链接在里边，还有知名博客、公众号、实验室、数据集等资料，强烈推荐的一个网站

http://slamcn.org/index.php/

4.维基百科的SLAM介绍，里边有SLAM的发展综述和大量参考文献

https://en.wikipedia.org/wiki/Simultaneous_localization_and_mapping#External_links

5.ROS官网

http://ros.org/

期刊：

IEEE Robotics and Automation Magazine

IEEE Transactions on Robotics

International Journal of Robotics Research

Robotics and Autonomous Systems

Journal of Field Robotics

SLAM开源代码：

ORB-SLAM ：https://github/raulmur/ORB_SLAM

LSD-SLAM：https://github/tum-vision/lsd_slam

ORB-SLAM2：https://github/raulmur/ORB_SLAM2

DVO（密集视觉测距）：https://github/tum-vision/dvo_slam

SVO（半直接单眼视觉测距）：https://github/uzh-rpg/rpg_svo

G2O（一般图优化）：https://github/RainerKuemmerle/g2o

RGBD-SLAM：（https://github/felixendres/rgbdslam_v2）

开源代码repo 说明：

1.1 gmapping

ROS封装的gmapping节点：https://github/ros-perception/slam_gmappinggmapping的实现源码：https://github/ros-perception/openslam_gmapping

1.2 Hector

https://github/tu-darmstadt-ros-pkg/hector_slam

1.3 karto

ROS封装的karto节点：https://github/ros-perception/slam_kartokarto内部实现：https://github/ros-perception/open_karto

https://github/skasperski/navigation_2d

1.4 cartographer

算法实现：https://github/googlecartographer/cartographer

https://github/googlecartographer/cartographer_ros

主流开源SLAM方案

PTAM(单目) ：http://robots.ox.ac.uk/~gk/PTAM/

MonoSLAM(单目)：https://github/hanmekim/SceneLib2

Elastic Fusion(RGBD): Open source code：https://github/mp3guy/ElasticFusion

Kintinous(RGBD):Open source code：https://github/mp3guy/Kintinuous

RGBD-SLAM-V2: Open source code：https://github/felixendres/rgbdslam_v2

RTAB-MAP: Code：https://github/introlab/rtabmap

以上资料只要大家能认真学习，相信入门SLAM不是什么难事。

最后再来介绍下SLAM界的大牛人物：

1.Sebastian Thrun（署名Thrun S，斯坦福大学）

2.Andrew Davison（牛津大学）

3.Tim Beily 及所在的 悉尼大学一些研究者

4.Giorgio Grisetti、Cyrill Stachniss、Wolfram Burgard (GridMapping 算法及概率机器人一书作者)

5.M. Montemerlo、Dirk Haehnel、Sebastian Thrun (FastSLAM创始者，理论水平和实际应用能力非常强)，参加过DARPA的智能车挑战赛，取得最好成绩

6.Austin Eliazar、Ronald Parr (DP-SLAM创始者,从文章到数据,程序都公开的牛人)

7.以Jose Neira和Jose luis Blanco为代表的一批西班牙学者

8.Andrew Davison 视觉SLAM领域的权威

9.John Leonard 侧重于应用。目前主要在做水下SLAM的项目。参加过DARPA的智能车挑战赛

作为人工智能领域一个重要的研究分支，深度学习技术几乎出现在当下所有热门的AI应用领域，包括语音识别，语义理解，图像识别，大数据分析等等，甚至有人把当前的人工智能等同于深度学习。面对如此重要的江湖地位，我们相信一定有为数众多的 AI 开发者对深度学习技术充满了好奇心，想要快速着手使用这项强大的技术来解决现实生活中的实际问题。因此，雷锋网将围绕深度学习技术整理一个系列文章，全面覆盖与其相关的各项知识点。

本文针对如何入门深度学习这一话题，整理了若干参考资料，希望对广大开发者有所裨益。

需要提前说明的是，无论教程怎样浅显易懂，如果要深刻理解深度学习的技术原理，一些基础的数学知识还是必不可少的，包括微积分、线性代数和概率论等。这些都是各高校的必修课，大家可以轻松找到丰富的中文教程。这里仅列出三个值得参考的免费的英文教程。

MIT本科线性代数公开课

链接： https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06sc-linear-algebra-fall-2011/index.htm

MIT微积分公开课

链接： https://edx.org/course/calculus-1a-differentiation-mitx-18-01-1x

MIT概率论公开课

链接：https://edx.org/course/introduction-probability-science-mitx-6-041x-2

当然，大家也可以在 coursera 和各种慕课类网站挑选自己喜欢的数学基础课程，此处不再赘述。

下面进入本文的正题。

要入门深度学习，首选的一个教程是来自台湾大学电机系李宏毅教授的演讲 PPT。该 PPT 共计301页，源于 IEEE DSC 2016 系列活动，当时打出的标题是“一天搞懂深度学习”。该课程非常适合初学者，以最简单易懂的图示和文字阐述了深度学习的基本原理、深度学习模型的各种训练小技巧、递归神经网络和一些常见的深度学习应用。

目前已经有网友针对李教授的PPT进行了视频讲解，视频链接也贴在下面。最后一个链接是李教授整个学期课程的资料，除了深度学习之外，还包括了线性代数的相关内容。

台大李宏毅教授讲义

PPT链接：http://slideshare/tw_dsconf/ss-62245351?qid=108adce3-2c3d-4758-a830-95d0a57e46bc&v=&b=&from_search=3

视频链接：http://v.youku/v_show/id_XMTc0MDQ3Mzk0NA==.html?spm=a2h0j.8191423.module_basic_relation.5~5!2~5~5!3~5!2~1~3~A&from=y1.2-1-87.3.1-2.1-1-1-0-0#paction

李宏毅教授其他课程：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses.html

其次推荐来自斯坦福大学的卷积神经网络课程，即 CS231n: Convolutional Neural Networks（CNN） for Visual Recognition。该课程由著名华人 AI 学者李飞飞担任主讲，虽然课程名称是卷积神经网络和图像识别，但前期进行了大量关于 Python 开发环境搭建、神经网络原理等基础知识的介绍，适合初学者认真研读。目前该课程已经有了中文字幕版，链接如下。

李飞飞CNN课程

英文链接：http://cs231n.github.io/

中文链接：http://study.163/course/introduction/1003223001.htm#/courseDetail

说起深度学习的著名学者，则不得不提 Yann LeCun，Yoshua Bengio，Geoffrey Hinton 三人合著的一篇综述：《Deep learning》。三位世界级AI大牛合力编写的这篇文章虽然只有不到 7 页 A4 纸，但参考文献却超过百篇，被引用更是不计其数，含金量可想而知。这是一篇科普类的深度学习综述性文章，并没有介绍特别高深的技术细节，因此比较适合初学者。论文从非常专业的角度深入浅出地讲解了深度学习的基本原理，以及深度卷积网络和递归神经网络等较深入的话题。

Yann LeCun，Yoshua Bengio，Geoffrey Hinton 三人合著论文《Deep learning》

英文链接：https://cs.toronto.edu/~hinton/absps/NatureDeepReview.pdf

中文链接：http://csdn/article/2015-06-01/2824811

下面推荐两本适合初学者的免费的书籍。

一本来自上文提到的 Yoshua Bengio，他与另外两位同事合著了一本名为《Deep learning》的教科书。该书主要分为以下三个部分：机器学习和数学基础，深度学习的基础实践，深度学习的进一步研究，内容全面、讲解细致，特别适合深度学习的初学者，完全免费。

Yoshua Bengio教科书《Deep learning》

英文链接：http://deeplearningbook.org/

中文链接：https://github/exacity/deeplearningbook-chinese

另一本是 YC Research 研究员 Michael Nielsen 所著的《Neural Networks and Deep Learning》。该书首先讲述了神经网络的基本原理，然后基于该原理介绍了深度学习中的若干核心概念，同样非常适合于初学者的入门学习，完全免费。值得一提的是，本书现在已经有了中文版。

Neural Networks and Deep Learning

英文链接：http://neuralnetworksanddeeplearning/

中文链接：http://wiki.jikexueyuan/project/neural-networks-and-deep-learning-zh-cn/

说了这么多英文课程，下面推荐一个中文的：《Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列》。该系列文章从人脑的视觉机理入手，讲述了深度学习的基本思想、深度学习与神经网络之间的关系、深度学习的训练过程和常用模型算法等，几乎囊括了深度学习入门所必备的所有知识，被视为中文版的深度学习白皮书。对英文资料的理解有障碍的读者可以认真阅读本教程。

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列

链接：http://blog.csdn/zouxy09/article/details/8775360/

到这里，雷锋网相信经过上述教程的学习，各位开发者对深度学习的入门应该不会再有太大的障碍了。下面将推荐三个和深度学习相关的资料大集合，都是来自相关专业人士的权威总结。除了入门知识之外，这几个集合还囊括了其他各种与深度学习相关的内容，包括各种编程语言的总结 、基础的数学知识、高阶的深度学习应用实例等等，可谓“包罗万象”。

集合1：Awesome Deep Learning

链接：https://github/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning

集合2：机器学习 (Machine Learning) & 深度学习 (Deep Learning) 资料

第一部分：https://github/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md

第二部分：https://github/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md

集合3：干货分享 | 深度学习零基础进阶大法！

链接：http://leiphone/news/201610/tgtcVePX2kdDlHfL.html

大家可以抱着“淘宝”的心态在上述三大资料库中寻找对自己有帮助的内容，再加本文前面提到的几篇入门资料，相信各位开发者会对深度学习的相关技术形成一个基本的认识。

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Tensorflow 全网最全学习资料汇总之Tensorflow的迭代更新【1】

Tensorflow 全网最全学习资料汇总之Tensorflow 的入门与安装【2】

Tensorflow 全网最全学习资料汇总之框架平台的综合对比【3】

TensorFlow 全网最全学习资料汇总之TensorFlow的技术应用【4】

互联网发达的时代，我们学习过程中所需要的资料几乎99%都可以在网上找到。

前提是我们知道如何去搜索。

我在前面的文章：为什么别人能高效学习，而你不行？别忽略了学习的基本过程！中提到，高效学习的基本过程大概分8步：

方向确定-->资料收集-->资料筛选-->认知获取-->认知消化-->认知固化-->模式建立-->模式拓展

资料收集是第2步。

怎么收集呢？

从网上找，先搜索再收集。

可见，资料搜索是我们进行深度学习的必修课。

很多时候，我们的搜索习惯可能是这样的：

打开百度等搜索引擎，输入关键词，按下回车键、开始搜索。再从搜索结果里逐个浏览，查找符合自己需求的信息。

比如，大学、硕士、博士毕业前最头疼的一件事就是写论文。要写出优秀的论文之前，肯定需要大量查看、参考同专业前辈的论文、书籍等。

如果我们直接搜索“学术论文”，搜索结果里有广告、百科、网站等等，且这些网站不一定优质。

这样做并不算错，如果耐心足够，从搜索结果里一条一条找下来，最终可能也能找到。

但是耗时太长、不够高效。

如果换一种思路，结果完全不一样。

想要搜索资源更高效，我们需要转化搜索思维——资源面到资源点的搜索思维。

当我们想找论文、找电影、找简历模板、找ppt模板，甚至求职找工作、租房子，我们不能想要什么就直接搜什么。

而是首先要想想是不是有专门的网站提供我们想要的东西，然后再在这些网站里面找匹配我们需求的资料、文章、信息等。

也就是学会“多走一步”的搜索思维。

比如，我们想找优秀学术论文，我们可以先找到有哪些优质的学术论文网站。

我们可以先去问答类网站找答案，比如百度知道、知乎等。

点开点赞数最高的回答，里面会有相关网站介绍。

之后再聚焦这些网站，在站内找想要的论文。这样更省事、省力。

再比如，我们想找PPT模板，也是同样的思维。

先搜索“国内顶尖PPT模板网站”，这样我们就你能找到一些人写的介绍PPT 的文章。

里面还罗列了网站排行，这样的文章反而会很靠谱。

我们再去搜索登录这些排名靠前的网站，会发现上面的ppt质量更高、更专业。

我们可以从上面两个实际案例中抽象提炼出一种搜索思维：

当我们想要某个资料的时候，先找到能提供这些资料的优质网站（资源面），然后聚焦这些网站，在站内找我们想要的资源（资源点）。

这样可以排除许多低质量网站和低质量资源的干扰，让学习效率成倍提升。

今天的分享就到这里。

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随着这几年PPT设计市场的火热，PPT培训课程也随之火了起来。培训的内容也很多，有操作技术的，有设计思路的，有设计创意的，有创作作品分析的。

前一段时间的PPT设计锐普大赛更是见证了PPT设计圈里面的大咖和高手，动画的精美设计，创意的完美呈现，正是体现了任何一个行业所呈现的一个规律，总有一些精英去引领一个行业的发展，走在行业，或者某个领域前沿，去探索行业发展的未知领域，而大部分人在跟随潮流……

一、你从什么时候开始认识PPT？

对职场的大部分人员来说，对PPT感兴趣可能由于领导要求的去制作一个PPT，做个述职报告，做个工作总结；又或者公司业务的快速发展，需要设计一个PPT演示文稿，去展示公司的业务，进行洽谈合作；又或者身在大公司，周边的同事大家都在熟练使用PPT设计，而PPT作为职场一项技能的担当，自己慢慢感兴趣试着去学习PPT。

不管怎样，准备学习一项技能，或者准备深入了解PPT设计，都有一定的道理和原则去遵循。

二、“精术”为基，适时“用法”，善于“循道”，“借势”而为

今天给大家聊聊培训课件型PPT设计的一些思路和方法，因为在职场之中，大家接触更多还是培训课件的制作，工作总结报告的撰写。随着公司业务的发展，在任何岗位都有可能成为一名内部培训讲师，都有可能涉及到岗位培训课件制作。

培训课件的目的是固化岗位职责和流程，用PPT课件的形式展示出来。当然，PPT课件仅仅是培训课程涉及的一个环节，专业、系统的培训还有更多工具和方式，学员手册、讲师手册以及培训表格等手段。

培训课件制作最重要的还是培训内容，或者课程内容的逻辑结构。有时候大家会发现一个讲师PPT设计、展示的形式很一般，甚至是word版本复制粘贴到PPT里面，但是并不影响培训效果。在职场会出现这样的情况，但前提是你的PPT内容足够专业，足够有深度，而讲师自身也必须有一定的权威，或者知名度，大家才会买你的账，认真听你的课！

前一段时间，还有一个咨询公司专门招收PPT美化设计师，其实工作内容就是PPT排版和设计，让PPT课件内容更加完美地展现， PPT页面的设计能够更加精美地呈现。

PPT课件的设计是为了让培训内容更完美的呈现，更加可视化，更高效的表达你的意思和目的。所以，培训内容具有专业性，内容的逻辑结构清晰分明，是最最重要的，也是根本！PPT排版设计是锦上添花，让你的PPT眼前一亮，出类拔萃！

学习PPT设计也是要符合这样的规律，正所谓“以“精术”为基，适时“用法”，善于“循道”，“借势”而为”。

PPT基础操作是基础，也是任何设计的基础，如果连软件的基础操作都不熟悉，又怎么去提高设计水平？适时用法就是要遵循PPT设计的基本思路和排版技巧，甚至于自己购买PPT模板是如何去选择。

三、设计思路

1、培训课件最终的目的是开发一个课件，用于公司内部的培训和知识分享。首先是确定培训课件的主题，或者培训的一个知识点和业务流程。

例如，如果提高门店导购的销售技能？作为一个培训课题是比较大的，需要进一步考虑销售技能有哪些具体内容？是对产品属性的了解，还是销售话术的组织，还是如何对顾客需求进行挖掘？

2、收集相关知识的知识内容和操作流程。可以从专业网站上收集，或者百度文库上去筛选，亦或者公司内部资料归纳和整理。

同时，还要收集PPT设计的素材，视频素材、图片素材，亦或者适合的PPT模板收集。

3、围绕培训的具体内容进行整理分类，梳理一个大概的逻辑结构和部分。例如，开发《如何有效挖掘顾客需求》这门课程，在这个步骤就是要确定课程大致章节，第一步是顾客需求的含义和分类，第二步是如何分析顾客需求，第三步是如何进一步挖掘顾客需求。为了提高培训效果的互动性和有趣性，在课程开始增加了开篇案例。

4、提取每个章节的要点，或者每个章节的二级标题，进一步阐明每个章节的中心内容。

5、再次梳理课程的具体内容和逻辑结构，到了这一步基本上已经确定了培训课程的具体内容和先后顺序。这一步做的细致了，也可以为讲师手册、学员手册奠定知识基础。

6、制作PPT正式开始了，根据内容选择PPT设计的基础配色，图片素材的整理，以方便与培训内容的相关性。

在这给大家推荐一些图片素材的网址，这可是花费了小编不少精力收集整理的……