機修工是一個需要豐富經驗和專業(yè)技能的職業(yè)，隨著工業(yè)制造業(yè)的不斷發(fā)展，對機修工的需求也在不斷增加。想要成為一名優(yōu)秀的機修工，必須具備一定的專業(yè)知識和技能，同時需要具備一定的應聘技巧和求職策略。本文將為您詳細介紹如何成為一名優(yōu)秀的機修工，以及在求職過程中需要注意的事項。
作為一名機修工，首先需要具備扎實的機械基礎知識和相關專業(yè)技能。這包括對機械結構、原理和操作流程的深入理解，以及對各類機械設備和工具的熟練操作能力。另外，良好的動手能力和分析解決問題的能力也是成為一名優(yōu)秀機修工的基本要求。
想要從事機修工這個職業(yè)，通常需要接受相關的培訓，并獲得相應的證書。有關機械維修與檢測、機電一體化技術、機械制造及自動化等方面的相關專業(yè)培訓會極大地提高個人的職業(yè)競爭力，也為以后的發(fā)展打下堅實的基礎。同時一些相關的證書，如機械維修工證書、焊接工證書等，也是很多企業(yè)錄用機修工時的重要條件。
實習經歷和工作經歷對于成為一名優(yōu)秀的機修工來說至關重要。通過實習，可以學習到更多的實踐經驗，積累更多的技能和解決問題的能力。而有豐富的工作經驗不僅可以證明個人的能力和水平，也是許多企業(yè)招聘機修工時的重要參考因素。建議在求職前盡量多參加相關的實習，工作經驗是您獲得理想職位的敲門磚。
在求職過程中，除了具備相關的技能和經驗外，還需要注意一些求職技巧。首先是制作一份精美的簡歷，簡潔明了地展示個人技能和經驗；其次是在面試中展現自信與溝通能力，積極回答面試官的問題，展示出自己的專業(yè)知識和對機修工職業(yè)的熱愛；最后是要積極主動地尋找求職機會，可以通過求職網站、招聘信息等途徑多方面尋找機會。
作為一名機修工，不僅需要具備扎實的專業(yè)技能和豐富的實踐經驗，還需要有良好的溝通能力和團隊合作精神。通過持續(xù)的學習和不斷的實踐，相信您一定能成為一名優(yōu)秀的機修工，實現自己的職業(yè)目標。
感謝您看完這篇文章，希望通過本文的介紹能夠為您在成為一名優(yōu)秀的機修工的道路上提供一些幫助。
機修工是為了維持機械設備正常運轉而設立的崗位，負責通過技術手段排除機械安全隱患。其崗位職責包括：
1、對管轄區(qū)域的機械設備進行維護與保養(yǎng)，定期進行檢修，負責機械設備的安裝、拆除工作；
2、做好巡回檢查工作并進行記錄，保證自己管轄區(qū)域內的設備完好，確保設備可以安全運轉；
3、為設備的配件、材料做好替換準備，并做好登記，妥善保管；
4、指導和幫助相關工作人員進行正確操作，對違規(guī)操作的人員及時制止；
5、與其他相關工作人員相互合作，共同完成機械設備的維修和故障排除，不推卸責任；
6、嚴格遵守相關的規(guī)章制度，不得在上班時間擅離職守；
7、完成上級交辦的其他工作安排。
作為一名機修工程師，擁有一個完整和高質量的個人簡歷至關重要。一個出色的個人簡歷可以幫助您突出自己的技能、經驗和成就，從而增加獲得理想職位的機會。無論您是剛剛加入這個行業(yè)還是已經有多年的從業(yè)經驗，下面是一個示例個人簡歷來幫助您展示您的專業(yè)知識與才能。
姓名：張明
聯(lián)系方式：手機：18888888888，郵箱：zhangming@example.com
地址：上海市XXX區(qū)XXX街道
致力于在機修工作領域發(fā)展并提供高質量的維修服務。通過充分利用我的技能和經驗，為客戶解決機械故障，并確保設備的正常運行。
機械工程學士學位
XXX大學，畢業(yè)于XXXX年
機修工程師
ABC公司，2010年至今
機修實習生
DEF公司，2008年-2010年
以上僅為個人簡歷示例，您可以根據自己的實際情況進行修改和調整。在撰寫個人簡歷時，請確保準確、簡明地表達您的技能和經驗，并突出您的專業(yè)知識和成就。同時，還可以附上您的參考人或推薦信，以提供更全面的職業(yè)背景。
景區(qū)機修工是景區(qū)維護保養(yǎng)團隊中的重要一員，負責日常設備的維修和保養(yǎng)工作。以下是景區(qū)機修工的崗位職責：
景區(qū)機修工需要對景區(qū)內的各類設備進行維修，包括機械設備、電氣設備和電子設備等。他們需要及時排除故障，并保證設備正常運行。機修工需要具備扎實的專業(yè)知識和維修技能，能夠熟練操作各類維修工具和儀器。
機修工還需要定期對設備進行檢查和保養(yǎng)，以延長設備的使用壽命。他們需要制定維修計劃，并按照計劃進行維護工作。他們需要了解設備的使用情況和特點，及時更換損壞的零部件，保持設備的正常狀態(tài)。
當設備出現故障時，景區(qū)機修工需要快速定位問題并采取相應的措施。他們需要通過觀察、檢測和測試等方式找出故障原因，并進行修理或更換受損部件。在修理過程中，機修工需要仔細分析問題，確保修復工作的質量和效果。
機修工還需要記錄故障情況和維修過程，以便后續(xù)分析和參考。他們需要及時向上級匯報故障情況，以便及時采取補救措施。機修工需要保持良好的團隊協(xié)作意識，與其他維護人員共同解決設備故障。
景區(qū)機修工需要時刻關注設備的安全狀況，并采取相應的安全措施。他們需要了解設備的安全操作規(guī)程和維護要求，并確保自己和他人的安全。
機修工還需要進行設備的定期檢查和測試，以發(fā)現潛在安全隱患并及時解決。他們需要制定安全維護計劃，并按照計劃進行安全維護工作。
作為景區(qū)機修工，他們不僅需要有扎實的專業(yè)知識和技能，還需要具備良好的服務態(tài)度。他們需要耐心傾聽用戶的需求和意見，并及時解決用戶遇到的問題和困難。
機修工還需要與景區(qū)其他員工保持良好的溝通和協(xié)作，共同提升景區(qū)的服務質量。他們需要保持良好的職業(yè)道德和素質，為景區(qū)提供優(yōu)質的設備維修服務。
由于科技的不斷發(fā)展，設備的更新?lián)Q代速度較快。景區(qū)機修工需要不斷學習新的維修知識和技術，不斷提升自己的專業(yè)水平。
機修工可以通過參加培訓班、閱讀相關書籍和與同行交流等方式學習新知識。他們需要關注行業(yè)的最新動態(tài)，了解最新的維修技術和設備信息，以便更好地應對工作中遇到的問題。
景區(qū)機修工的工作是一項具有挑戰(zhàn)性和責任感的工作，他們需要具備扎實的專業(yè)知識和技能，能夠獨立完成各項維修任務。他們的努力和付出為景區(qū)提供了安全可靠的設備支持，保障了游客的游覽體驗。
希望本文能夠幫助大家更好地了解景區(qū)機修工的崗位職責，為有意從事該崗位的人提供一些參考和幫助。
一，作業(yè)前要將作業(yè)現場整理好，防止存在雜，亂，臟現象?，F場人行通道要通。
二，需要使用的電動工具要進行檢查確認安全可靠后方可使用。
三，在修理設備前要關掉設備的所有電源，防止觸電。
四，使用起重設備前要確認設備完好后方可使用。
五，維修需要使用電焊時必檢查焊接設備，確認完好才能使用。
六，做好自身安全生產的兩穿一戴工作。
有鋼直尺、劃線平臺、劃針、劃線盤、高度游標卡尺、劃規(guī)、樣沖、V型架、角尺和角度規(guī)及千斤頂或支持工具等。手鋸、手錘、鋼板尺、卷尺、角尺、游標卡尺、千分尺、劃針、樣沖、螺紋規(guī)、化石筆、砂紙 銼刀、扁鏟（尖、油槽、異性）刮刀、活動扳手、虎鉗、鐵剪子、布剪子、螺絲刀、撬杠、管鉗子 還有許多根據現場需要自制專用工具。
轉正申請 我到XXX公司工作已經快3個月了,擔任機修工. 在這期間,我學到了很多東西,尤其是企業(yè)文化。
XXX公司現已發(fā)展為集團公司，足以證明公司的生命力和發(fā)展力。剛到公司工作時,對公司的情況了解很少，對于企業(yè)對員工的要求和企業(yè)的發(fā)展方向只是有了一個簡單的了解。通過這兩個月的工作，我逐漸認識到，XXX公司對員工的要求是全面的，從到業(yè)務能力到個人素質。企業(yè)是要全面發(fā)展的，如果員工個人的發(fā)展跟不上的速度，那么員工將被企業(yè)淘汰。作為XXX公司這樣一個高成長性公司中的一名員工，我有著強烈的緊迫感。在工作中我還存在著很多的不足,例如在業(yè)務知識還存在很大欠缺.我會在今后的工作中通過自身的努力來完善個人的能力,更好地融入集體. XXX公司是一個成功的團隊，它對于我來說有著深深的吸引力，我希望能早日成為這成功團隊中正式的一員。申請人： 日期：之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現；于是想根據示例的流程實現其他例子。網上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓練數據：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
檢測數據：
sunny，hot，high，weak
結果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調用Mahout的工具類實現分類。
基本思想：
1. 構造分類數據。
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數據轉換成vector數據。
4. 分類器對vector數據進行分類。
接下來貼下我的代碼實現=》
1. 構造分類數據：
在hdfs主要創(chuàng)建一個文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數據傳到hdfs上面。
數據文件格式，如D1文件內容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數據轉換成vector數據。
4. 分類器對vector數據進行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個類 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 測試代碼
*/
public static void main(String[] args) {
//將訓練數據轉換成 vector數據
makeTrainVector();
//產生訓練模型
makeModel(false);
//測試檢測數據
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數據轉換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉換成向量失??！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數據轉換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失?。?#34;);
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成訓練模型失敗！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("檢測數據構造成vectors初始化時報錯。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加載字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1時表示總文檔數
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("檢測所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
1. 請介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實際應用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術的地理信息系統(tǒng)，通過將地理數據和功能以可視化的方式呈現在Web瀏覽器中，實現地理空間數據的共享和分析。它可以用于地圖瀏覽、空間查詢、地理分析等多種應用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、跨平臺、實時更新、可定制性強等，但也面臨著數據安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗等挑戰(zhàn)。
2. 請談談您在WebGIS開發(fā)方面的經驗和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經驗和技能。我熟悉常用的WebGIS開發(fā)框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能夠使用HTML、CSS和JavaScript等前端技術進行地圖展示和交互設計，并能夠使用后端技術如Python、Java等進行地理數據處理和分析。我還具備數據庫管理和地理空間數據建模的能力，能夠設計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構。
3. 請描述一下您在以往項目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。
在以往的項目中，我使用WebGIS解決了許多具體問題并取得了顯著的成果。例如，在一次城市規(guī)劃項目中，我開發(fā)了一個基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們評估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測項目中，我使用WebGIS技術實現了實時的空氣質量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質量數據和可視化的分析結果，幫助政府和公眾做出相應的決策。
4. 請談談您對WebGIS未來發(fā)展的看法和期望。
我認為WebGIS在未來會繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計算、大數據和人工智能等技術的不斷進步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數據、提供更豐富的地理分析功能，并與其他領域的技術進行深度融合。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個性化，為用戶提供更好的地理信息服務，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
這塊您需要了解下stm32等單片機的基本編程和簡單的硬件設計，最好能夠了解模電和數電相關的知識更好，還有能夠會做操作系統(tǒng)，簡單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對您能夠有用。
