对于硬件学习,所有人都会迷茫的找不到学习的路径和方向,都是自我摸索或者老师带领或者其他情况,而我倒是没有机会接触到现实的老师带我领进这个门,自然走的弯路比较多,所以引申出这篇文章,来聊聊硬件学习的心得和感悟,以及我个人对硬件的理解。

  硬件学习大部分人都是从学校的数电模电开始的,而少部分直接从维修或者不断借鉴别人电路开始的,而大部分人最开始设计原理图和PCB,都是借鉴开始的,或者直接一比一还原一个放在电路里,拼接出来一个电路,勉强能用,到后面慢慢有的人借鉴多了,自然会产生疑问,然后就学习了元器件的应用,如果讲运放如何搭建一个5V放大到10V的电路,他们立马就知道如何搭建,而如果让他们讲出来运放内部结构,那很少有人可以做到。

  如果你在让他们讲内部结构的物理意义,即如何运转起来该电路,自由电子在该电路的流动的过程,那更少有人做到,因为从借鉴到应用后,还需要扎实根基稳扎稳打的融会贯通,即应用之后的路。

  就我接触到的工程师,大部分小公司一两年的工程师处于借鉴的层次,而经过三年或者以上的工程师,则是达到了应用的层次,因为很多电路是无法借鉴的,需要通过选型和查阅手册来进行设计某些电路,所以来到了应用层次的学习。

  并且工作久了他们会遇到各种各样的玄学问题,导致他们接触到了新的陌生的领域-EMC,有的公司一直遇到EMI,有的公司遇到EMI比较少,所以他们解决后就不再了解EMC的领域内容,进而也就不知道SI和PI的领域,而稳扎稳打的走硬件的路,就是电路基础、模拟电路、数字电路、开关电源、信号完整性和电源完整性等等不断延伸的路,学无止境的一条路,当学到某个地方,自然就会知道下一步要去学什么,因为写书的硬件工程师也是走这样的路,走了十几年或者几十年,融合了应用和实践,才写下这些经典的书籍,所以我想给刚开始学硬件的学生或者刚工作的人说一声,不要着急,稳扎稳打,在工作的过程学习应用,而在下班之余,留些时间给自己打打地基,扎实的学好理论基础,也许过程很枯燥、很烦闷,但是当应用和理论结合的时候,日新月异的硬件发展也能跟得上,毕竟应用算是经验,而应用结合理论的才是真正的工程师。

  那时候,可以创造式的设计一些电路,以自己理论和应用相结合,并且应用所有的集成电路都得心应手,毕竟内部结构都知道,也明白内部底层运行的逻辑,遇到问题也可以很快找到解决的办法,并且可以举一反三。

  而对于想速成的人来说,也是可以的,只需要知道如何应用二极管的什么区域,如何应用,以及如何应用BJT的截止区、饱和区、放大区等等,以及运放这些集成电路的计算和应用方法,都可以快速的学习,并且很快的使用,而不需要花大把时间在理论上,并且一遍还学不会,需要很多遍的温习和练习,应用只需要会用就行,理论依据和运行底层逻辑不需要知道,只需要知道如何用它的某个特性曲线就行。

  对于想稳扎稳打的人来说,工作之余学应用,下班之余学理论,但是这个理论是需要时间来学的,而且不要死脑筋的生啃一个地方,实在学不明白的地方就跳过,学第一遍模拟电路和数字电路要简单了解就好,第二遍从头开始学才是正式开始,第一遍只需要知道模拟电路和数字电路的学习路径里有哪些东西,第二遍是正儿八经的理解,但是如果第二遍也有很难理解的地方,不要浪费时间硬啃,直接跳过,到继续学下面的,然后学完第二遍,再学第三遍,如是而已,其义自现。

  当数电模电学了两三遍,或者四五遍的时候,自认为勉强学明白了些,那就可以学习应用类的知识,比如开关电源或其他的书籍(理论转化实践),方法也和数电模电一样,而且现在的时代,不需要手工计算,所以不要啃公式,要理解公式,知道公式是根据什么物理意义推导出来的,这就够了,公式可以交给计算机,而夹杂这些步骤里还需要学习热分析等比较冷门的内容。

  眼界决定水平:我认为一个人见到的问题复杂程度以及做过项目的复杂程度,亦或者接触别人作品复杂程度,也就是眼界的范围,影响了这个人本身的水平,但是眼界是基础,还需要实际的脚踏实地的去跟上水平高的,所以眼界是路,坚持是行。

  而且每天养成看看水平比自己高的PCB作品和原理图作品,从各个网站寻找,并且进行输出自己的水平,进而闭环的找到自己的问题所在,工作首要条件是能胜任工作,别先学习与工作偏差过大的理论和应用,先学习了解工作的内容,工作内容近乎掌握后,再去稳扎稳打的开始。

  总之,不要在刚适应工作后就停止提升自己,除非你觉得够了,不然留下些时间,多多提高自己,利用零碎的时间来进步,经验不等于水平(经验法则也只是近似等效),水平是理论、实践相结合的产物,而非单独的一样,所以路漫漫其修远兮,持之以恒才是最重要的。

  个人观点,我眼界也仅仅这些,如有错误,望指正。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/news/918180.shtml
繁体地址,请注明出处:http://hk.pswp.cn/news/918180.shtml
英文地址,请注明出处:http://en.pswp.cn/news/918180.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系英文站点网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Cursor设置

一:设置 Port: 7890TUN Mode:开启二:Editor Settings值为http://127.0.0.1:7890三:Cursor 测试一下

Windows下使用PyInstaller打包PyQt项目

在 Windows 环境下,使用 PyQt 开发的项目可以通过多种工具打包成 可执行文件(.exe),以下是几种常见的方法及详细步骤:1. 使用 PyInstallerPyInstaller 是最常用的 Python 打包工具,支持 PyQt5/PyQt6/PySide…

AI大语言模型在生活场景中的应用日益广泛,主要包括四大类需求:文本处理、信息获取、决策支持和创意生成。

一、AI大语言模型生活应用全景图(Mermaid流程图)graph TDA[生活小事需求] --> B{需求分类}B --> C[文本处理类]B --> D[信息获取类]B --> E[决策支持类]B --> F[创意生成类]C --> C1[邮件写作]C --> C2[内容润色]C --> C3[文档总…

物奇路由器Wi-Fi芯片荣膺2025中国创新IC-强芯领航奖,并亮相第五届RISC-V中国峰会

近日,第五届中国集成电路设计创新大会在苏州举办,物奇携多款高性能网络通信与终端人工智能芯片亮相展会,其中首颗路由器Wi-Fi6芯片WQ9301凭借独特的架构创新和领先的性能优势,在国产IC强芯评选中脱颖而出,荣膺2025中国…

【已解决】npm install报错

~/autodl-tmp/App/magic_conch_frontend# npm install报错内容:WARN EBADENGINE Unsupported engine { npm WARN EBADENGINE package: vitejs/plugin-vue5.1.4, npm WARN EBADENGINE required: { node: ^18.0.0 || >20.0.0 }, npm WARN EBADENGINE current: { no…

IPC总结

IPC 是 Inter-Process Communication(进程间通信)的缩写,指的是操作系统中不同进程之间传递数据、交换信息或同步行为的机制。由于进程在内存中拥有独立的地址空间,无法直接访问彼此的内存,因此需要通过操作系统提供的…

java之父-新特性

目录 一.函数式接口Functional Interface 1. Supplier接口 --供给型接口 2. Consumer接口 --消费型接口 3.Function接口 --转换型接口 4. Predicate接口--断言型接口 5. Comparator接口--比较器接口 一.函数式接口Functional Interface 只有一个抽象方法的接口&#xff…

GPT-5的多模态能力如何?

GPT-5的多模态能力如何?概述问题1-非整点闹钟问题2-数数问题一问题3-数数问题二小结概述 2025年,8月8日凌晨,OpenAI 发布了 GPT-5,让我们看看其多模态能力如何,用之前大模型无法解决的题目测试,数数问题时…

多模态RAG赛题实战--Datawhale AI夏令营

参考自科大讯飞AI大赛(多模态RAG方向) - Datawhale 赛题意义: 我们正处在一个信息爆炸的时代,但这些信息并非以整洁的纯文本形式存在。它们被封装在各种各样的载体中:公司的年度财报、市场研究报告、产品手册、学术论…

SQL Server 创建 PostgreSQL 数据库 链接服务器指南

SQL Server 创建 PostgreSQL 数据库 链接服务器指南SQL Server 创建 PostgreSQL 数据库 链接服务器指南一、准备工作二、创建链接服务器三、测试连接四、常见问题解决五、注意事项SQL Server 创建 PostgreSQL 数据库 链接服务器指南 一、准备工作 安装 PostgreSQL ODBC 驱动&a…

李宏毅深度学习教程 第16-18章 终身学习+网络压缩+可解释性人工智能

【2025版】44、第十四节 机器终身学习 一 为什么今日的人工智能A_哔哩哔哩_bilibili 【2025版】42、第十三节 神经网络压缩 一 类神经网络剪枝PruA_哔哩哔哩_bilibili 【2025版】30、第九节 机器学习的可解释性 上 – 为什么神经网络可以正_哔哩哔哩_bilibili 目录 1. 终生…

LiveQing视频RTMP推流视频点播服务功能-云端录像支持按时间段下载录像时间段下载视频mp4

LiveQing视频RTMP推流视频点播服务功能-云端录像支持按时间段下载录像时间段下载视频mp41、云端录像2、配置云端录像3、查看云端录像3、列表模式4、时间段下载5、时间段下载接口6、RTMP推流视频直播和点播流媒体服务1、云端录像 LiveQing 支持服务器集中录像,将rtm…

Spark在什么情况下CBO才会判断失误,如何避免

在 Spark 中,CBO(基于成本的优化器,Cost-Based Optimizer)通过分析表的统计信息(如行数、列基数、数据分布等)计算不同执行计划的“成本”,并选择成本最低的计划。但在以下场景中,CB…

【第12话:感知算法基础4】图像分割:深度学习图像分割模型介绍入门及常用模型详解

深度学习图像分割模型介绍入门及常用模型详解 图像分割是计算机视觉的核心任务,旨在将图像划分为语义区域。随着深度学习的发展,分割模型在精度和效率上取得重大突破。以下按技术演进顺序详解主流模型:1. FCN(全卷积网络&#xff…

AI 大模型企业级应用落地挑战与解决方案

引言:AI 大模型的企业价值与落地困境近年来,以 GPT-4、Claude 3、文心一言为代表的大语言模型(LLM)展现出惊人的自然语言理解与生成能力,吸引了众多企业的关注。据 Gartner 预测,到 2025 年,40%…

微服务如何保证系统高可用?

今天我们来探讨一个综合性但至关重要的话题:给你一个微服务应用,你该如何系统性地保证其高可用性?在互联网技术岗的面试中,高并发、高可用和大数据通常被视为衡量候选人经验的三大黄金标准。但说实话,是否拥有真正的高…

推理路径的动态调控:让大模型学会“恰到好处”的思考

当前大型语言模型(LLM)通过思维链(CoT)提升复杂任务推理能力,但研究表明其推理路径存在严重冗余——例如反复验证或无效思维跳跃,导致计算资源浪费和“幻觉”增加。论文:Test-time Prompt Inter…

springboot 2.4跨域变化和swagger结合的问题

前言 最近升级老项目,springboot2.2升级2.x最新版,升级项目本身升级很正常,毕竟springboot升级3.x以下,升级3.x需要spring6.x,需要jdk17.但是升级的项目在自测时正常,一旦真正测试就报跨域问题了。排查才发…

AWT 基本组件深入浅出:Button/Label/TextField/Checkbox/Choice/List 全面实战与性能优化

Java AWT 基本组件的原理与用法,提供可运行示例、布局最佳实践、事件处理与“性能优化”建议,帮助你快速构建稳定的桌面界面。 Java AWT, GUI, Button, Label, TextField, Checkbox, CheckboxGroup, Choice, List, 事件处理, 布局管理器, 性能优化 AWT…

逻辑回归详解:原理、应用与实践

逻辑回归详解:原理、应用与实践1. 逻辑回归的基本原理1.1 线性回归部分1.2 Sigmoid函数1.3 决策边界2. 逻辑回归的损失函数3. 逻辑回归的应用场景4. 逻辑回归的优缺点4.1 优点4.2 缺点5. 使用scikit-learn实现逻辑回归6. 逻辑回归的改进与扩展6.1 正则化6.2 多分类扩…