[思考记录]两则:宏观视角、理想化

#宏观视角#

        昨天听金老师讲解了他初步整理的大模型宏观概念关系图,受益不少。图上不仅是涵盖了诸多概念,更厉害的应该在于把概念之间的关系进行了描述,更直观展现了概念是如何与其他概念相互作用的。帮助从整体的角度去理解,以及透过概念之间的联系去看到各个概念所处的位置、相互影响和作用关系。
        如果把“概念”比作“个体生物”,那么每个概念就像生态系统中一个独特的物种。而“概念关系图”就像是这些生物共同生活的“生态环境”,在这个生态环境中,生物之间是存在各种联系的。透过关系就能更容易去解释和理解个体生物——为什么会有这样的习性和特征。也助于跳出个体,从全局角度去看待整个生态。
        其实涛哥也不止一次建议过,想要真正理解从宏观上弄明白,用“一张大图”去表述并让看的人相对容易理解。通过金老师这个图,是又一次切身感受,也可以做个方法案例。

#理想化#

        最近解决某个问题,沟通交流时被提醒到,可能有些理想化了。下来反思,确实存在。当发现潜在的解决方案时,会不自觉持乐观态度并放大它的优点,而暂时忽略了风险和难点。好处是,能够激励去尝试;坏处则是,尝试后可能才发现走不通。
        找AI咨询,这种倾向在心理学上被称为“确认偏误”(confirmation bias)。它让我们更容易关注和记住那些支持我们预期的信息,而忽视或低估与之相悖的细节。避免和改进办法——提高意识、寻求反馈、系统分析和小步尝试,帮助更客观地评估其可行性,减少盲目乐观的风险。

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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