我是谁 (转)

我是谁 (转)[@more@]我是谁
李学凌
  在 unix 系统上除了“ls”命令外,我最爱用,而又最没有用的命令就是“
Who am I”(我是谁)。这个命令会告诉我,我是以会么 用户名登录进入系统的,我自己的专用目录是什么。我当然知道。可我在稍有闲暇的时候,还是习惯性的键入:“Who am I”。虽然我知道这个一贯冷静,从不出错的机器不会给我第二种答案,但我还是满怀好奇地希望下一回会有所不同。
  阿凌献血了。可能是长期在 电脑前工作的缘故,阿凌的身体虚弱异常,献到100ml时,就难受的不得了,忍不住开始大叫,忽然眼睛就看不见东西了。一个医生来到我的身旁安慰我说:“就快好了。”可随着血液“源源不断”地从我的身体里流失,耳朵也渐渐听不见任何响动了,只能感到心脏在轰轰作响,整个触觉流失出了我的身体。
  我有些绝望了。
  忽然之间,发现自己的意识自由了,轻飘飘地离开了病号床,离开了这个“人味浓郁”的地下室,在一个自由自在无边无尽的空间里尽情遨翔。我不知自己从哪 里来,到哪里去,只是不停地游荡,飘来飘去。忽然就有一个想法,这个想法连我自己都觉得有些好笑,我想在这漆黑一团的世界里键入三个字:“Who am I”。
  这个最没用的命令,一转眼之间,成了我的救命稻草。我想知道自己从哪里来,为什么叫这个名字,如何才能从这场恶梦中“Log out”(UNIX命令--
退出系统)。
  在以前的科幻小说里,常常描写一个人和机器结合后的模样,像机器人战警“摩菲”那样拥有超凡的力量,铁血丹心,侠骨柔情,历尽万劫而不死。可事实上,当电脑融入我们的生活后,我们虽然真的开始分不清到底自己成了机器的一部分,还是机器成了自己的一部分,但有一条是真实的,我们远没有想像中的那么强大,我们还是血肉之躯。“深蓝”代表着另一种奇异的智慧战胜了人类的智力,但人类并没有因为拥有“深蓝”而使自己更强大,在内心的深处,我们开始觉得自己越来越渺小,越来越孤独。阿凌经常感觉到机器赋与了自己许多爱和恨,给与了自己全部的生活空间。就像没有人能逃避商业社会一样,没有人能逃避数字化生存。当0101拆解了整个社会,解构了我们自许为混然天成的文明时,无法想像在哪里才自由暇想的意识空间。一个真正的电脑迷无法逃脱Inte .NET的诱惑,他们闪光的智慧都化为用字符表现出来的一颦一笑。
  *_^
  他们越是渴望交流,就越是更深入地卷入到电子的空间,不能自拔。Internet使他们的生活超越了地理的束缚,自由自在地在世界漫游,现实生活中,他们越来越紧的被捆绑在电脑椅上,失去了骑马踏青的乐趣,在一个昏暗的小屋里,在漫无目的的 网络漫游中消耗他们的一生。
  “牛仔裤,旧T恤衫。带着轻微的失语症,说话很慢很轻。当他摘下眼镜,眼睛红红的,表情充满了困惑。”这是对一个 黑客形貌的描写,但这也许就是电脑新一代的典型写照。
  我不知道这是幸福还是悲哀。

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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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