2014,就这样按部就“班”走过

    又迎来的一年的寒假,到现在寒假也快结束了,而这个寒假已经不属于我了。属于我的,只有国家的的法定节假日,除夕春节7天乐了。从暑假结束到寒假结束,这个半年对我来说足以称得上是丰富多彩

9-21~10-7

    DRP学习在按部就班得学习着,这是java阶段的首个项目,学习到了前100集。DPP这个项目是一个B/S基础的项目,前期的学习知识对软件工程和B/S前台技术做一些复习工作。需求分析、详细设计等的完成、以及htmlxmlCSSJavascript等的复习,为java后台的学习以及整个项目的完成扫清了障碍。当然,这些是基础,重要的还是练习java代码,用java语言来实现一个理想的面向对象的系统框架。java这阶段的学习才刚刚起步,要抓紧时间了。

10-7~11-7

其间准备GCT、学位英语、软件工程师等考试:

  1. GCT考试时间--10-26
  2. 学位英语考试时间--11-1
  3. 软件工程师考试--11-8

    软件工程师考试的安排整个穿插在这个时间段,由于上次考试的失利,这次的复习更注重了实践,不仅思想向上移了,行动下移也跟上了,除了学习了课本,还有一本考题案例作为平时的练习,总结和实践相结合。软考小组的合理计划安排,也给我们的学习增添了保障,终于考出了一个让人满意的成绩,通过了考试,马上就能拿到证书了。GCT的准备,在前两周也并驾齐驱的进行着,首先进行基础的练习,接着找来往年的模拟题,给自己掐时间,找到自己合适的答题策略。搞得这么紧张,也有些迫不得已,因为GCT的考题量,在规定的时间内,大部分人是做不完的,这里大部分应该在90%以上。也是这样按部就班的做着,功夫不负有心人,成绩出来了,在报考的专业中,排名第二。学位英语考试,只准备了一天,做了一下模拟题,看了一下英语作文,也就这么过来了,成绩也还算行。这里我两次提到了按部就班,真得感谢TGB这个大团队,一切难关,我就这样一起面对这;还有得谢谢我的另一半的陪伴--海燕同志,这个时间段,学习压力挺大的,心情有时不免烦躁,也多亏了有她一直在鼓励着、监督着才能度过这个“大考关”。

11-7~now

    这个阶段主要就是我的实习阶段了,从笔试-面试-入职-工作,真得让我见识了很多,也思考了很多。

    11-7,这是软件工程师考试的前一天,按照大Boss通知,一行3人就去了公司面试。首先是笔试,还算顺利,因为提前有准备,接下来就是面试了。我把这次面试称做“史上最难面”,居然有三个考官,后来进了公司后才知道,第一个人是技术组长,首先看你的接触过的技术是否能让你上手公司现有项目,第二个人是项目经理,考核的主要是人品,看你的简历是否存在水分,身份有没有作假,打的是心理战,这个人给我印象最深刻,一副阴暗的黑面孔,仿佛是要试图揭穿什么。第三个人是高需求,也是项目经理级别的人物,这个人给人的印象跟第二个完全是一个大逆转,话语里透着和善,考察的主要是你的沟通能力和思路变通能力,给我们出了一个逻辑思维的小题目,让我们去放开思路去思考,挺有意思,我们一番讨论后,他又介绍了一下公司现在项目的情况。这次面试,真是让人将严寒和酷暑都经历了一遭哇。

    本来是对这次面试不报希望的,但之后接到通知,让11-11去入职,入职之后的工作让我见识很多、开阔了眼界。
    首先是学习:
项目中主要使用. net技术,好多东西之前没有接触过,工作之余要自己找资料去复习。在学习过程中,刚开始觉着学的东西挺零碎的,然后就找了本书,想串一下。然后就照着原先学习VB的思路串了一下,慢慢的,就觉着有一种归位的感觉,而且更有一种一开始就停不下的感觉。这才知道之前一步一步走过,其实是一直在建立自己的学习模型,也在不断的强化自己的学习模型,强化的越强,学习效率也就越快。工作中还思考过一些问题,主要针对自己的职业生涯:一、如何能更快的接受当前的项目?二、作为一个新人,怎样很快的融入项目组的氛围中?三、要有怎样的作为才能建立自己的核心竞争力,让自己在裁员的时候高枕无忧?也许有点想多了,呵呵?

工作还在继续,要利用好当下的时间,学习更多的业务知识,还有认识更多的面向对象的处理技巧。

    絮叨絮叨,也就这些 ,还是那句老话:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索!愿我能在今年能够..duang.duang顺利毕业!

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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