为妳写的

iOS开发技巧与资源汇总

我们在IT行业走的还算顺利,又找到了几个好玩的文章,放在这,闲的时候看

(104条消息) 【原创】产品经理值得看的16个博客_人人都是产品经理-优快云博客

https://blog.youkuaiyun.com/iamsujie/article/details/3971056

------------------------一眨眼5年过去了--------------------

 

最近有点闲,老婆大人又去学习了,作为资深程序猿的我能为她做点什么呢...

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作为iOS小菜鸟,你要有不怕死的精神.

刚刚参加工作,一定会有许多迷茫:"经理让弄的东西能不能实现啊...;我怎么与后台交互啊...;登陆是怎么回事啊...;这玩意不会咋办啊........." 这些都是正常的,也是你需要必须面对的(谁叫你是新手了!).

碎碎念了这么多,几点小建议:

 

  1. 多看其他软件,只要别的软件上用到的效果,你都能实现.所以别怕,当经理问你这个能不能弄的时候不要急着说不,表现的在深思,不太好把握的说:"嗯...(这个嗯一定要像是能做又像是不能做)"(其实他们要的效果大部分都是在其他的软件看到的效果,所以,你可以!)
  2. 遇到不会的东西首先想到的不是寻求任何人的帮助,除了百度(当然有条件一定是Google),论坛上面有你遇到的所有的问题的答案,只要你能快捷有效的找到他们.
  3. 老板来了,待续!

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真没想到,就这样换了一家公司。革命还未成功呢,就特么的。。。唉多好的项目啊。。可惜了。。。

言归正传,以后的道路是一条学习之路,献上我日常积累的文章,希望你能好好拜读,有朝一日成为大师,带我飞~~~~

 

如何写优秀的简历
 
 
HTTP in iOS你看我就够
 
 
关于NSRunLoop和NSTimer的深入理解
 
 
内网给测试发版本
 
 
工程调试(很好,很强大)
调试器
 
 
 
 
预编译
 
 
OC与JS互调 -> 入门级
OC与JS互调 -> 实战
 
 
关于xmpp(详细)
 
关于视频,音频,录像
 
 
福利:
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不掏蜂窝的熊   http://www.hotobear.com/
不会开机的男孩    http://studentdeng.github.io/

 

 

 

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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