博客声明--博文导览

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博客中的文章分类:

一、大数据

1、Hadoop及周边产品详解

HDFS详解》、《MapReduce详解》、《Pig详解》、《hive详解

Sqoop详解》、《Flume详解》、《HBase详解》、《oozie详解

Solr详解》、《yarn详解》、《HBase -ROOT-和.META.表结构【转】

HBase Rowkey设计》、《hbase热点问题(数据倾斜)解决方案---rowkey散列和预分区设计

hbase rowkey 查询

2、Hadoop环境维护

搭建yum源服务器》、《Hadoop之Cloudera Manager CDH4卸载

Hadoop之Cloudera Manager 管理机器的IP》、《Hadoop之Cloudera Manager安装问题总结【转】

3、spark有关知识

spark详解》、《spark Streaming详解》《spark shuffle详解

4、数据仓库建设

数据仓库简介---概况》、《数据仓库简介---组成》、《数据仓库简介---设计模型

数据仓库简介---数据集市》、《数据仓库建设---数据建模》、《数据仓库建设---建模案例【转】》、《数据仓库建设—维度建模》《数据仓库建设--数据仓库设计与使用》《数据仓库建设--概念》《原创:数据仓库架构和建设方法》、《数据仓库建设:维度处理

5、OLAP知识

数据仓库建设--OLAP和数据立方体概念》《数据仓库建设--OLAP和数据立方体技术

6、hive数据仓库使用

hive中数据倾斜汇总》《hive数据存储组织》《转:Hive小文件合并》《hive查询使用详解

hive小文件合并》、《hive文件类型与压缩

二、java编程

1、java核心知识深入研究

java变量存储、初始化、回收》、《java核心:访问权限控制、static和final的作用

java核心:变量类型、运算符优先级、封装继承多态》、《java内部类探讨

解析java传值和传址以及对象的Clone》、《java泛型》、《java内存管理(1)

Java垃圾回收(2)》《JVM监控与故障处理》、《JVM监视与调优》、《JVM项目实践

2、java工具类深入研究

java中数组与集合》、《java IO系统(1)》、《java IO系统(2)

java多线程、资源共享和死锁》、《java线程池使用

3、java高级知识研究:便于理解spring、struts等框架的实现原理

java反射机制(1)反射理论基础》、《java反射机制(2)反射应用》、《java注释详解

4、在编程模式层次深入探讨接口和抽象类

编程模式--再论java接口》、《编程模式--再论抽象类

5、java模式的5大理论基础和一编程法则(为什么面向接口编程)

编程模式---“开--闭”原则(OCP)》、《编程模式---里氏代换原则(LSP)

编程模式---依赖倒转原则(DIP)》、《编程模式---接口隔离原则(ISP)

编程模式---合成/聚合复用原则(CARP)》、《编程模式---迪米特法则(LoD)

6、编程模式中----对象创建模式

工厂模式》、《单例模式》、《多例模式

构造模式(Builder)》、《原始模型模式(prototype)

7、变成模式中---结构模式

适配器模式(Adapter)》、《代理模式(Proxy)

8、java项目实践

定时任务管理之java篇quartz使用》、《log4j的配置详解》、《java web编程web.xml详解

WebService编程详解之配置篇》、《WebService编程详解之Interceptor和Handler

WebService编程详解之安全应用》、《WebService编程详解之客户端编写

9、Java高并发与线程安全

java高并发编程:1--内存模型》、《java高并发编程:2--volatile可见性同步》、

Java高并发编程:3----Synchronized》、《java高并发编程:4--Java中的阻塞队列》、

《Java高并发编程:5--ConcurrentLinkedQueue的实现原理分析》、

java高并发编程:6--深入分析ConcurrentHashMap》、

java高并发编程:7--原子操作的实现原理》、《java高并发编程:8--Copy-On-Write容器》、

java高并发编程:9--Atomic原子变量与原子类》、

java高并发编程:10--ReentrantLock深入分析》、《java高并发编程:11--ReentrantReadWriteLock深入分析

三、php编程

1、php项目环境搭建

Linux安装mysql数据库》、《linux安装php》、《Linux安装nginx

nginx配置文件详解》、《php-fpm优化说明

2、php基础知识

通过面试题目学习php之填空题》、《通过面试题目学习php之简答题

通过面试题目学习php之问答题》、《通过面试题目学习php之编程题

3、php内核探索

php生命周期》、《常见的php运行方式》、《深入理解php变量

php垃圾回收之引用计数》、《php垃圾回收之回收策略和算法

为什么要了解php内部结构HashTable》、《php中HashTable的实现

4、php项目实践

php几个常见问题》、《php读取word中的数据》、《制作百度文库文件转换环境准备

5、站点缓存详解

认识缓存之理论篇》、《认识缓存之mysql查询缓存》、《认识缓存之Opcode缓存

认识缓存之文件缓存》、《认识缓存之服务器缓存(Apache)

认识缓存之服务器缓存(Nginx)》、《认识缓存之服务器缓存(varnish)

认识缓存之客户端缓存》、《认识缓存之Memcached【1】特点结构

认识缓存之Memcached【2】安装使用》、《认识缓存之memcached【3】分布式部署

认识缓存之redis【1】安装使用》、《认识缓存之redis【2】特点结构

6、php常用工具类

php工具类之【日期节假日换算类】》、《php工具类之【ip转换为对应地区地址类】

php工具类之【邮件发送类】》、《php工具类之【文件上传类】

php工具类之【tree类】》、《php工具类之【mysql数据库操作类】

php工具类之【String处理类】》、《php工具类之【zip压缩文件处理类】

php工具类之【视频转换类】》、《php工具类之【mongo数据库操作类】

php工具类之【浏览器模拟类】》、《php工具类之【自定义日志记录类】

四、python编程

1、python环境搭建总结--环境搭建、隔离、自动化部署

python环境搭建【virtualenv实现环境隔离】》、《通过shell脚本自动初始化python环境

2、python项目实战

定时任务管理之python篇celery使用》、《详解RabbitMQ》、《python与hive通信交互

五、mysql数据库

1、mysql数据库的内部结构

mysql架构》、《mysql事务和多版本并发控制详解》《详解MySQL索引类型和索引优点

2、mysql数据库设计

mysql数据库设计

3、详解mysql索引

详解MySQL索引类型和索引优点》、《详解聚簇索引》、《详解覆盖索引

4、mysql优化维护

创建高性能索引策略》、《维护索引和表

5、mysql查询优化

了解sql执行顺序》、《mysql查询性能优化》、《mysql中SQL执行过程详解

6、mysql其他方面优化

mysql分区详解》、《认识mysql字符集》、《mysql全文索引

7、mysql配置和备份

mysql配置(my.cnf)》、《mysql主从数据库工作原理和配置》、《mysql恢复和备份

8、mysql数据库问题分析

MyISAM锁表解析及应对方法》、《大字段如何对查询产生影响

六、linux操作系统

1、基础的linux配置

Linux中SSH服务配置以及无密码登陆》、《Linux安装配置ftp服务

Linux配置防火墙开放/关闭对外端口》、《virtualbox设置共享文件夹

通过linux的iso镜像安装(RPM)扩展工具包》、《linux安装svn(非apache集成)

SVN与测试环境集成》、《定时任务管理之Linux篇crontab使用

2、linux高级应用配置

Linux LVM逻辑卷配置过程详解【转】》、《MFS详解

七、网站架构

认识系统架构模式MVC》、《软件的可维护性与可复用性

如何才能做到网站高并发访问【转】

 

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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