自动驾驶落地了,工程也该真正发力了!

学习C++的难点和解决方案

尽管C++在自动驾驶行业中应用广泛,但许多学习者在学习C++时往往面临各种挑战。从语法规则到高级应用,如何快速掌握C++的关键知识点和思维方式,是每个C++初学者都会遇到的难题。如果还需要同时学习自动驾驶相关模块算法的知识,就更让初学者感到畏惧和艰难。

虽然很多人在学校里有机会学习C++,但学校的课程质量令人不敢恭维:

  • 学校的C++编程课程过于注重语法知识的学习,而较少关注实际编码,导致学生对概念一知半解,一动手就迷糊;

  • C++涉及面广,而学校的教学时间有限,所以学习往往碎片化,重要知识点无法系统地学习;

  • 学校老师大多没有实际项目开发经验,很难将C++应用场景和实际工作需求结合,和自动驾驶结合就更加稀少;

  • 许多学校还在使用着陈旧的教材与开发工具,往往落后实际应用一二十年,大量C++新特性没有涉及。

此外,网络上的C++课程汗牛充栋,良莠不齐。而且这些课程都更专注于C++本身的语法和特性,一般是面向通用领域,没有结合特定领域而展开,或者以互联网后端服务为主。相比之下,自动驾驶行业对C++有非常独特的需求,比如自动驾驶核心算法不需要考虑多机冗余和高并发, 而是涉及大量的数学运算、矩阵操作、图像处理等,需要利用C++进行高效的底层实现;自动驾驶还需要考虑系统架构、并发、硬件访问等问题,这需要工程化的C++编程思维。因此,虽然已经有大量C++课程,但依然缺乏面向自动驾驶领域、具备实战案例的C++课程。

自动驾驶之心通过与行业内多名资深C++工程师交流,结合学习的难点和痛点,推出了首个面向自动驾驶与具身智能量产级的C++编程课程。本课程将帮助学习者克服这些难题,通过丰富的自动驾驶实例和项目实践,让C++变得更为亲近和易学。本课程会秉承“以终为始”的概念,所有案例均来源于自动驾驶行业,以丰富的自动驾驶项目案例,生动地讲解C++的概念和语法,使学员快速把握C++精髓。还将分享资深算法大咖的实战经验和工作感悟,帮助学员更加游刃有余地应对工作中的问题和规划自己的未来。

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全网最系统的C++课程

自动驾驶之心联合业内C++开发专家,打造了一套行业内最系统的C++课程!就关注三个点:工作技能、求职面试、小白入门从基础到进阶,从入门到精通。

针对小白入门,我们从C++的发展和基础语法讲解,拓展到数据结构、高级编程以及如何定义自己的模块,并提供大量的实战和作业,不仅仅是自己觉得懂了,还要有作业考核。知其然知其所以然。

针对求职面试,我们铺开了常见的面试难点、考点,以及分享各类量产实战经验、代码规范等,让学员真的能从老鸟的经验受益。

针对工作技能,我们对代码版本管理、开发标准、多线程管理、内存管理、网络管理、GPU管理、性能分析与优化等多个技术栈展开了详细介绍,直接把多年的量产经验呈现给你,不用重复踩坑。

我们的C++实战训练营第一期圆满结束,吸引了超过300名学员,vip群内大家讨论激烈,收获满满。学员对课程的整体评价是:“课件非常用心”、“答疑非常到位”、“整体近40小时,非常有料”、“细节是魔鬼,而这个课程对细节处理的非常好”、“有很多工作踩到的坑都讲到了”、“面试很有帮助哦”等等。

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在一期大获成功的同时,我们也在思考,哪些需要改进,只有根据反馈自我革新,才能永葆生命力和竞争力。团队和朝峰老师进行了深入探讨,结合一期学员的疑问和反馈,决定对大纲进行全面优化,增加一些实际开发中需要用到的细节东西(常用工具库的细节、资源管理更深入细节、实战项目的增加等等),将很多高级部分进行了升级和细化,让刚入门自动驾驶和机器人领的小伙伴能循序渐进的学习,让有基础的同学更好的进阶,工作中游刃有余。

早鸟优惠立减150!

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箭头左边:一期大纲,箭头右边:二期新大纲

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第二期我们将会采用小班课的形式,更加关注同学们的诉求,保姆级教学答疑:

🌟三大重磅升级:自动驾驶项目C++常用工具库更新升级、结合众多实例深入讲解C++资源管理、新增更多实战项目(从易到难,技能升级)! 

🌟实战驱动的教学方法:训练营课程以实际自动驾驶项目案例为核心,传统/小型/中型/大型项目,循序渐进,活学活用,在实践中学习C++,积累项目经验,理解语言特性和编程技巧! 

🌟系统全面的课程设计:从基础语法到高级应用,我们的课程覆盖了C++的各个方面,确保您能够系统地掌握所有关键知识点! 

🌟资深行业专家授课:由具有丰富自动驾驶项目经验的资深C++工程师亲自授课,分享他们的实战经验和工作感悟,少走弯路,少踩坑,让您的学习更加贴近实际工作需求! 

🌟面向量产的课程内容:课程不仅关注理论学习,更注重实战应用,对Apollo相关模块进行代码详解,帮助您掌握在自动驾驶领域中进行高效C++编程的能力! 

🌟更新及时的教学资源:我们使用最新的教材和开发工具,确保您所学的内容与行业发展同步,让您掌握C++的最新特性和最佳实践!

二期课程大纲如下:

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下面是vip群内的日常答疑,干货满满!

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讲师介绍

朝峰,本硕毕业于浙江大学,曾多次获得机器人世界杯RoboCup小仿人组冠/亚军。自动驾驶高级工程师,9年C++经验,曾任职于华为和某自动驾驶独角兽公司,参与了多款智能驾驶产品的研发。

适合人群

  • 在校的本科/硕士/博士,自动驾驶或其它理工科相关方向;

  • 自动驾驶方向的算法和研发从业人员,相关业务开发的同学;

  • 工作上需要提升技能的其他方向的工程技术或管理人员;

  • 想要从其它行业转入自动驾驶领域的人员;

  • 想进一步深入了解自动驾驶或C++的同学;

课程特色

  • 丰富的内容、不枯燥的讲解,真正能坚持学下去;

  • 量产级别的C++教程,将会真正面向自动驾驶项目开发;

  • 基于内存/线程管理、性能优化这类高频难题出发,从零讲解;

  • 课程关注车规级开发、测试标准,直接面向行业;

  • 直接面向项目的各类C++实战助力真正掌握C++开发标准;

  • 分享各类工作、代码管理trick,做时间的朋友;

本课程需要的基础

  • 具有一定的计算机基础,最好掌握至少一门编程语言;

  • 最好具有理工科背景,一定的高等数学基础;

  • 对自动驾驶有一定了解。

学后收获

  • 掌握C++的基础知识和高级特性;

  • 理解C++在自动驾驶中的实际应用;

  • 具备用C++解决实际问题(量产级)的能力;

  • 具备一名具有1-2年经验的自动驾驶C++工程师;

  • 丰富案例和项目实战,加深理论和实际的融合,在研究工作或者算法工程上得到新的方法设计。

  • 认识多行业从业人员与学习合作伙伴,并在交流中达到更加深入的理解。

课程咨询

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版权声明

自动驾驶之心所有课程最终版权均归自动驾驶之心团队及旗下公司所属,我们强烈谴责非法盗录行为,对违法行为将第一时间寄出律师函。也欢迎同学们监督举报,对热心监督举报的同学,我们将予以重报!

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<think>嗯,用户问的是工业相机的产品经理在长沙的竞争力怎么样。首先,我需要明确工业相机这个行业的现状,以及长沙的产业布局。工业相机属于机器视觉的一部分,应用在智能制造、自动化检测等领域。长沙作为湖南省会,近年来在智能制造、工程机械、汽车制造方面发展不错,比如三一重工、中联重科这些大企业都在长沙,可能对工业相机有需求。 接下来,产品经理的竞争力通常包括行业经验、技术背景、市场需求洞察能力等。长沙的产业环境如何呢?虽然传统制造业发达,但高科技领域如机器视觉可能不如北上广深集中。不过长沙有一些高校,比如中南大学、湖南大学,可能培养相关人才,提供一定的人才储备。 然后,要考虑长沙本地是否有较多的工业相机企业。如果本地企业不多,那么产品经理岗位可能较少,竞争可能不那么激烈,但机会也较少。反之,如果有较多企业,竞争会更激烈。需要查证长沙是否有知名的工业相机或机器视觉公司。比如,大华、海康威视在杭州,长沙可能有分公司吗?或者本地是否有类似企业? 另外,生活成本也是一个因素。长沙的生活成本相对较低,可能吸引一些人才流入,但产业集聚效应不明显的话,高端岗位可能有限。产品经理的薪资水平如何?和一线城市相比是否有竞争力? 用户可能的深层需求是什么?也许他正在考虑职业发展,是否在长沙寻找机会,或者比较不同城市的岗位情况。需要分析长沙的优势和劣势,比如产业基础、人才供应、企业分布,以及未来发展趋势,比如政府是否在推动智能制造,从而带动工业相机的需求增长。 还需要考虑产品经理所需的技能在长沙是否容易匹配,比如是否需要懂光学、图像处理、软件开发等,本地教育资源是否能满足。另外,远程工作的可能性,如果企业支持,可能会影响竞争情况。 总结的话,长沙的竞争力可能中等,传统制造业提供了应用场景,但高科技企业相对较少,人才竞争可能不如一线城市激烈,但机会也较少。需要权衡生活成本与职业发展机会。同时,随着产业升级,未来可能会有更多机会,但目前可能仍需关注本地企业和行业发展动态。</think>工业相机的产品经理在长沙的竞争力受当地产业环境、人才供需和政策导向等多方面影响,以下是具体分析: --- ### **一、长沙的产业基础** 1. **制造业优势**: 长沙是传统制造业强市,聚集了三一重工、中联重科、铁建重工等装备制造龙头企业,工业相机的应用场景(如自动化检测、精密测量)与这些行业需求高度契合,为产品经理提供了市场落地机会。 2. **新兴领域布局**: 近年来长沙在智能驾驶、机器人、半导体等领域发力(如比亚迪、舍弗勒等企业进驻),这些产业对机器视觉的需求逐渐增长,可能带动工业相机相关岗位的增加。 3. **短板**: 工业相机产业链的核心企业(如海康机器人、大华、奥普特等)多集中在长三角、珠三角,长沙本地缺乏头部厂商,可能限制高端岗位数量和行业资源聚集。 --- ### **二、人才竞争环境** 1. **供给端**: - 长沙高校资源丰富(中南大学、湖南大学、国防科大等),培养了大量机械、自动化、计算机人才,但**机器视觉领域专业人才**仍相对稀缺。 - 产品经理需兼具技术理解(光学、图像算法)与市场洞察力,复合型人才竞争压力小于一线城市,但匹配度高的候选人较少。 2. **需求端**: - 本地企业对工业相机的需求更多集中在**应用端**(如集成商、设备制造商),而非产品研发。因此,产品经理岗位可能集中在少数本地科技企业或一线厂商的长沙分部。 - 薪资水平较一线城市低约20%-30%,但生活成本优势明显,可能吸引返乡人才。 --- ### **三、竞争力提升方向** 1. **技术壁垒**: - 熟悉工业相机的核心参数(分辨率、帧率、接口协议等)及行业标准(如GenICam),并能针对特定场景(如高精度检测、高速成像)优化产品方案。 - 了解上下游技术(如光源、图像处理软件)的协同开发需求。 2. **行业经验**: - 深耕长沙优势产业(工程机械、汽车制造),积累细分领域Know-How(如焊接缺陷检测、零部件尺寸测量),提升本地化落地能力。 - 关注新兴方向(如3D视觉、AI质检),结合长沙政策支持的产业(如智能网联汽车)拓展应用场景。 3. **资源整合**: - 利用长沙成本优势推动本地化供应链合作,或与高校、研究院(如湖南机器视觉与传感器研究院)建立技术合作,弥补产业链短板。 --- ### **四、未来趋势** - **政策驱动**:湖南省“十四五”规划强调智能制造升级,长沙作为核心城市,可能加大对机器视觉等技术的扶持,潜在机会增多。 - **区域协同**:长沙-武汉-合肥的中部科技走廊若形成,或将带动产业链资源流动,提升岗位多样性。 --- ### **总结** 长沙工业相机产品经理的竞争力**中等偏上**: - **优势**:制造业场景丰富、生活成本低、竞争压力小于一线城市。 - **挑战**:头部企业少、高端岗位有限,需主动对接本地产业需求。 - **建议**:深耕垂直领域技术,积累行业案例,同时关注一线厂商在长沙的布局(如分公司、合作伙伴),把握区域产业升级红利。
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