【日记】被舞房的孩子送了一颗泡泡糖(1437 字)

正文

  拖延症好严重,这就是爆炸忙完之后的后遗症吗…… 五支钢笔墨水都用完了。但有些烦躁,不想去打墨水,所以这则日记是用佳芯小姐买的签字笔写的。说实话,我觉得她买的这根笔不是很好用…… 不过算是笔袋里最好用的一支了,比起培训送的笔还是要好上许多。只是三角状的笔杆有些硌人。

  今天是真的忙到我想死,税务局 8 千万的额度下来了,今天开票。同时还兼任迎接检查、开户、为客户和客户经理查数据,向行长汇报情况,被上级行何处骂,处理信息工作形成总结报告(目前还没写完)……

  何处以为每个人都像他一样,不用做事,当着客户的面在手机里骂我。有完没完,这边客户人还在等呢。“我知道了,但是我现在确实忙不过来。领导,要么你把这件事交给别人,要么等我忙完我才有时间写报告。” 对面沉默了好长时间,在此期间我手就没停过……“那你尽快。” 说完就挂了电话。

  体制内的这些老同志一个二个是真有毛病。出事了不想着解决,先逮着当事人一顿骂。更何况那还不是我的错。

  开户的两个人也是纯笨比。本来上午就能解决的事,硬是由于种种原因拖到下午下班。什么自己 QQ 邮箱号输错导致总行文件收不到一切要重来啊,什么负责人换了两三个啊,什么公章半路被同事带走拿去用了啊,乱七八糟的。我脾气还算挺好的,今天差点都骂他们了。负责这件事的经办人,起码已经换了 5 个了。关键是他们要的得急还不上心,搞得人直想笑。

  来点开心的。

  中午上去吃饭,看到食堂今天有猪血,煮的那种。我两个眼睛直放光!卧槽,这么奢侈的东西我都能吃到了吗 ww。

  下午下去上班,好像衣柜送到了。单位说给借调交流人员买的,其中有我,让我收拾收拾衣柜,要换。我提早拾捯完了,不过师傅好像还没安到我那去。现在对床上这一大堆东西直发愁,不知道这唯一的一个晚上要把它们放到哪儿。不过再怎么说,也还是有新衣柜了 ww。开心 w。

  昨天晚上跳舞完了,走得晚了几分钟,结果居然发现大轩轩在等我,我问他怎么还没走,他说专门等我。我笑:“这么小就开始油嘴滑舌了?” 他瞪大眼睛:“真的啊!”

  我笑。问他要不要买点什么,我请客。他再三推辞。

  “你再这样我直接进小卖部不出来了啊,你不是说要等我吗?”

  他愣了一下。“那好嘛。” 朝我跑过来,脸上笑嘻嘻。

  这熊孩子,还跟我客气上了。

  他拿了瓶绿茶,我拿了瓶王屋岩泉的苏打水。路上边走边聊,跟他说老惨了,初中买了整整三年这苏打水,就中了两次。

  回单位,看到唯一一个同事加班,其他人都不在。她说请教我一些问题,我笑了笑说:“我现在就一臭坐柜的,啥都不懂哦。”

  “你别。”

  她说原来没当客户经理的时候,觉得这岗位虽然忙,但应该不会花太大的精力,按部就班就好了。好天真。跟我原来刚当客户经理时差不多(笑。

  昨天回来太晚了,加上这一通聊,就没能玩成以撒。呜呜。兄长说时间太晚了,就不玩了。

  于是我开了一把黑神话(笑。

  怎么说呢,二周目确实更轻车熟路了,不过我还是喜欢一周目时那种新鲜感。

  本来按计划我应该把这点时间拿去写教程的,但最近似乎总想着在剩下的这点时间尽可能地再推进一点年度计划,把自己逼太紧了。

  偶尔放过自己也挺好的吧,我想。

  (所以这就是你昨晚涩到 1 点钟的理由吗,笑)

成功日记:

  1. 骂我?可以,我忙的时候看我理不理你就完了;

  2. 有人愿意学怎样配置资产了。

  南国微雪 Miyuki

  2024 年 12 月 11 日

写在后面

  交了五百多的水电费。肉疼。

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  今晚舞房的小孩子花 2 块钱买了 8 颗泡泡糖,然后送了我一颗。

  我诧异地看了他一眼。

  “怎么了?”

  “没什么……”

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  最后是今天手写的日记。因为用签字笔写日记属实有些罕见(而且写得还挺多),所以特此发出来记录。

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封面图

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本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布!

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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