由预算所引发的....txt

一对年轻夫妇在准备新年预算时产生了分歧,丈夫认为妻子买鞋的预算过高,而妻子感到不满。经过一番讨论,双方都做出了妥协。


  晚上吃完自助回到家里,宝贝畅畅对着电脑放的“小小智慧树”自己傻乐,我和老婆躺在床上,思绪却仍在这次聚会上。聊着聊着,突然媳妇坐起来对我说:“我觉得应该预算一下这个年将要花多少钱?”。

  听到老婆的话,我心里顿时大感欣慰,成家立业了,应该树立良好了理财观了,便说:“好啊”,老婆听到我的话也立刻行动起来,拿起一支笔在纸上写写画画起来。不一会儿她扭过身来告诉我,我算好了:“一共是9000多”。

  说实话,我听到那个数字,心里大为不满,便吆喝她(态度确实不好)报一下预算的明细,老婆一五一十地告诉我,很多她说的确实是实情,但只是预算我觉得多做了一些,例如年货钱,父母的压岁钱等等便删减了一些,最后还是要6400多,我仍然觉得高(其中包含了3600的下三个月房租),便问:“你的衣服买了吗?”她告诉我还没有。那就是说这6400中并为包含她过年买衣服的钱。我问她想买什么,她说打算买一双“她他”的靴子,价格要700多,我感觉心里尤其不满,首先我觉得700多买一双鞋太贵了,不值,700多完全能买2,3双鞋了。便和她商量着能不能减掉一些,老婆立刻大为不满,说买一双好鞋能穿2,3年了,但是我总觉得与其买一双那么贵的鞋,还不如买一个便宜点的,样式也好的,穿一年就扔了,明年再买新款式的不是更好吗?

  难道我错了吗?

  老婆想不通,女人总是不能够客观实际的看问题,她一赌气说自己今年不买任何东西了,还自己嘟嘟囔囔的说自己也不挣钱啊,没有支配全啊,说着说着竟然掉了几滴泪下来。

  看到她掉泪,我心里很难过,从某种意义上讲今年她刚给我生了孩子,应该好好犒劳犒劳她的,结果今年连她过生日的礼物都没有送,她也没有买什么东西,由于手头并不宽裕,我们也一直再节衣缩食。

  一切一切都归罪于那万恶的房子。

  但自己有没有责任呢,在很多时候自己并不缺乏判断力,但却无疑缺少太多的勇气和决心。

  果断的做事和持之以恒的执行力,是必须应该具备的素质。

  人生不如意之事十有八九。

  还好马上要换个环境了,人生路走完羊肠小道,要走康庄大道。

  昨天晚上因为奖金的问题完全把自己憋醒了,心里感觉极为不舒服,窝囊的很,很想立刻就辞职回家。

  今天又突然想想为了最后的这点钱,自己必须要忍,毕竟是有家有口的人了,要多为家里的情况考虑了,能多拿一点,我们就能多攒一点,多备一些年货,多给父母一些压岁钱(压缩给父母的钱我感觉自己很不孝顺),多给老婆买一件漂亮衣服。2010年的春节我没有给自己添置任何新衣新鞋的打算了(上星期买的鞋,我决定明天早上去退掉)。因为我发现我对这些身外之物并不感兴趣,我的快乐源泉完全来源于我的亲人们,他们的一举一动,一颦一笑都是我向上努力工作的动力。我希望看到父母拿到压岁钱那高兴的样子,妻子穿到新衣服那甜美的笑容,真的我觉得这些是世界上最美好的实情。

  2010年我对你期待万分,2010年希望能拥有一套自己的房子,一个属于自己的家。

  漂--始终是一种不稳定的状态,漂累了,困了,该找一个壳了。

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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