善良与智慧-小聪明与孤独-人的核心竞争力-生活品质

本文强调在一生中,人们的核心竞争力往往超过一半源自于重要而非紧急之事。这些包括读书、锻炼、结交智友、参与艺术活动及培养业余爱好。文章阐述了智慧与善良结合的重要性,提倡大智慧引领大人生。
从一辈子看,人的核心竞争力有时超过一半是来自重要而不紧急的事情,这些分别是:1.读书,特别是读那些非实用性的书。2.锻炼身体。3.与智者交朋友。4.听音乐会、看电影戏剧等艺术活动。5.潜心一到两项业余爱好。6.广交朋友并为他们做事情。这些看起来都不是最最紧急的活动,是它们打造了你的生活品质。

人最优秀的品质有两种,那就是善良与智慧。
智慧若是与善良结伴,那便是大智慧;智慧若是孤独前行,那就只能是小聪明。人生需要的是大智慧。有大智慧才有大境界,才有大美丽,才有大人生,大人生才是至诚至善的人生。小聪明总有个性的弱点,个性的弱点总会造就人生的局限,小聪明造就的人生是支离破碎的人生。
小聪明容易被聪明误,容易把春光看作秋风,用自造的凄凉来折磨自己。大智慧以善为本,仰观满天星斗,俯瞰人间烟火,淡泊明志,宁静致远。高山挺拔,草木景仰;大海辽阔,江河来归。
小聪明对于每一个人来说,只是多和少的问题;而大智慧对于每一个人,则是有和无的问题。发挥小聪明易,把握大智慧难,切记:菩提深悟需要时间,善待自己却是永远。


要潜心做事、低调做人,少一些空谈,多一些实干,少一些小聪明,多一些大智慧,把自己的全部精力都运用到做好工作、解决问题上,用实际工作效果来展现自己的聪明才智.


在一个团队里,执行力低下的主要原因:

  1、leader 的执行力低下,决策效率低,无法给团队传达明确清晰的目标 。

  2、员工对目标、以及所要执行的事情的重要性理解不够,或者是缺乏相应的激励或考核,或者是本身对于工作的热爱度不够高,因此想要做的欲望、激情动力不够 。

  3、员工不知道该如何执行,即需要执行的事情有难度,难到不知道该如何下手

  4、越大的团队,越大的公司,更容易有非常大的沟通成本,导致决策低下
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、科研员及从事自动驾驶、机器导航等相关领域的工程技术员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器、无车、无机等系统的高精度定位导航开发;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系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,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,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对工标注的依赖,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经济价值。; 适合群: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架构数据闭环机制的专业士。; 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、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,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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