说点大实话

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前几天我发了条朋友圈,引起了很多人的反响,我发的内容是这样的:

从这两年快手、拼多多的火爆足以看出,中国绝大部分人的精神层次、消费能力与认知能力远没到我们想象的水平,手机,是很大一部分人第一次接触网络,只不过移动网络的普及太快了,认知能力远没跟上,别以为教育普及了,文化素质提升了,认知就提升了,教育的本质不过是便于统一管理而已,大部分人的认知都还停留在六个核桃补脑的阶段。

因为朋友圈没法大段论述,但是这么一段话透漏了很多信息,今天给大家详细解说下。

最近的二十年,网络的普及速度很快,对于关注我的很多读者而言,电脑是我们接触网络的载体,我们用电脑玩游戏、看电影、查找资料、社交等等,所以,我们这一代人对网络不陌生,然而电脑不是必需品,什么意思呢?就是说,对于很多一般家庭而言,生活中没有电脑,丝毫不影响他们的生活,他们的家里有电视、有电话、有冰箱、洗衣机、空调这些就足够了,很大一部分人是用不着买电脑的,还有一部分是买得起,但是买来不会用。

不信的话,你可以仔细观察下你所在的村,我所在的村子,家里有电脑的没几户,即使有电脑的也只是当个摆设,根本不会用。

但是这几年智能手机的普及,移动互联网的普及,让所有人都通过手机接触了网络,对于中国很大一部分人来说,手机,是他们第一次接触网络的载体,网络是普及了,但是很多人的文化素养、精神层次、消费能力与认知能力远没跟上,所以,现在会上网的人,什么层次的人都有,你会发现键盘侠、喷子们比以往多了,网络上的诈骗犯也比以前多了,不是这样的人变多了,而是键盘侠、喷子们、诈骗犯们都会上网了。

一句话概括就是,不是傻逼变多了,而是傻逼会上网了。

当然,为了防止杠精,我得必须补充下,这不是说上网的都是傻逼,如果你这样理解,那你这智商基本可以告别关注我了。

所以,有这样的一个大趋势,才孕育出一系列公司专注了这样的机会,快手、拼多多就是这样的代表,我不评价这类公司的价值观,我只说这类公司的创始人很牛逼,洞察了趋势,同时深谙人性,进而发掘商业机会,不得不佩服,起码这类公司的火爆,代表了底层人民的需求,现在中国人民的生活,其实远没到我们想象的高度,有很大一批人还在温饱线上挣扎,很多时候,你只有放低身段,才能有这样的洞察,对于很多习惯生活在一二线城市的人来说,大部分人都没法放低身段,包括我。

第二点提到,教育现在在中国已经算是很普及了,但是从比例上来说,仍然是非常少的一个比例,我说一件事,很多人可能不相信,我是我们村第一位考上大学的,我上次跟我一上海的朋友聊天提到这个,他根本不敢相信,但是这就是事实,即使到现在,我们村上过大学的年轻人也寥寥可数,所以,教育,并没有我们想象的那么普及,王兴说现在本科生占全国人民的比例只有 4%,我觉得差不多。不过即使是上过大学的很多人,教育确实会提升我们的整体素质,增加我们的文化水平,但是认知能力中国的教育是不会教你的,不管你是学霸,还是学渣,我敢说,认知层次没多大差异,另外,教育的一个很重要的目的,在于统一管理,这话自己去感悟,没法细说,信不信由你们。

最后一段,我说大部分人的认知都还停留在六个核桃补脑的阶段。你们猜怎么着,一大堆人给我评论说:难道六个核桃不补脑么?

你看,这就是大部分人认知能力的一个反应,这不是你们的错,你们都被那句「经常用脑,多喝六个核桃」的广告洗脑了,这很正常,以往我们接触信息的方式只有电视,对电视的广告深信不疑,即使有人质疑,有人揭露也没人会知道,我们得感谢网络的普及,网络让信息的传达更方便,解决了信息的不对称,如果没有网络的普及,鸿茅 x 酒没人会知道。


我就简单提几点:六个核桃中核桃含量很低,几乎可以忽略,它不过就是普通的饮料而已,核桃也不补脑,中国人传统的以形补形观念是错误的,核桃长的像大脑,配合宣传,大部分人就信了,其实核桃确实对大脑有益处,但没啥特殊的益处,就跟你吃普通的坚果、蔬菜、肉类补充营养素一样,再配合赞助最强大脑,所有人都对六个核桃补脑深信不疑。

当然,并不是说六个核桃跟鸿毛 x 酒类比,x 酒喝了对身体有害的,堪称毒药,六个核桃当饮料喝确实没坏处,但是一直侧面的以补脑来宣传在我看来就是踩着广告法的漏洞的虚价宣传,不过这类现象太常见了,如果要较真的话,大部分广告都特么有问题,这就是当下的现状,没办法的事。

我们得庆幸网络的普及,可以让更多人更快的传达信息、了解信息,但同时,这种网络单一的发达,文化素养与认知没跟上,会致使很多不同层次的人涌进来,网络环境的越来越复杂也是必然的,了解人性、洞察趋势的人会把握住机会,这类是牛人,对于普通人的我们,也要提高自己在网络上的警惕心、辨别能力与认知能力,同时也要多警戒、多关注我们的家人,因为他们是第一次上网,很容易上当,以往面对的骗子们,都转移到网上了,所以中老年人、没经过社会历练、认知能力缺乏的学生们,大多是骗子们的目标,我们要多关注身边这样的朋友与亲人,多给他们普及相关知识,尤其是少让他们看垃圾新闻与垃圾公号,不要轻易相信电视里的宣传,哪怕是所谓的权威媒体,避免被骗了再后悔莫及。



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<think>好的,用户之前问过关于如何用Jetson Nano/TX1和ROS实现无人船自主避障的问题,我给出了一个比较技术性的分步方案。现在用户希望讲得更仔细、更口语化,我需要调整表达方式,让内容更易懂。 首先,得分析用户的需求。他们可能对技术细节不太熟悉,或者希望更直观地理解实现过程。之前的回答用了很多专业术语和公式,虽然结构清晰,但对于非专业人士来可能有难。所以现在需要将每个步骤用更通俗的语言解释,可能还要加入一些比喻或实际例子。 接下来,我需要回顾之前的回答结构,然后逐一简化各部分。比如硬件选型部分,可以对比两者的性能,但用更日常的语言,比如“处理速度快”、“适合复杂任务”等。ROS架构部分可能需要用更直观的图示明,或者用简单的比喻,比如把ROS比作交通指挥中心,协调各个传感器。 核心算法部分,用户可能不需要公式,而是想了解这些算法的作用。比如动态窗口法可以解释为“在多个可能的速度中选择最安全、最接近目标的那个”。性能优化部分,可以提到如何分配计算资源,像手机APP后台运行一样,合理分配GPU的使用。 还要考虑用户可能的实际应用场景,比如他们是否有实际的开发经验,是否需要代码示例的详细解释。在代码部分,可以简要明每个函数的作用,而不用深入代码细节。测试验证和故障处理部分,可以用实际测试的例子,比如在模拟环境中测试避障反应,或者遇到传感器故障时的备用方案。 另外,用户可能关心实施中的常见问题,比如硬件兼容性、传感器选择、算法调整等,需要给出实用建议,比如推荐具体的传感器型号,或者如何处理水流影响。同时,要强调关键,比如实时性、多传感器融合的重要性,以及如何根据需求选择合适的硬件。 最后,确保整个回答逻辑清晰,逐步引导用户从硬件搭建到算法实现,再到测试优化,用口语化的表达让每个步骤都易于理解。可能还需要加入一些鼓励的话,比如建议先从基础开始,逐步增加复杂度,或者推荐学习资源,帮助用户进一步深入。</think>好的!我尽量用大白话把这事儿讲清楚,咱们分步骤慢慢来,就像搭乐高积木一样,一块一块拼起来。 --- ### **第一步:选个合适的大脑——Jetson Nano还是TX1?** **情况对比:** - **Jetson Nano**(适合新手/简单场景) 相当于手机里的中端处理器,省电(10瓦),能跑基础的避障程序,比如识别个浮球、塑料瓶之类的障碍物。价格便宜(几百块),但复杂场景可能卡顿。 - **Jetson TX1**(适合高手/复杂场景) 相当于手机旗舰处理器,功耗稍高(15瓦),但能同时处理激光雷达、摄像头和超声波数据。比如你在水流湍急的河里,既要躲礁石又要躲垃圾,这时候TX1更稳。 **举个栗子🌰:** 如果你做的是公园小湖里的观光船,用Nano就够了;要是做长江水文监测船,果断选TX1。 --- ### **第二步:给船装上"眼睛"和"触角"** **必备传感器三件套:** 1. **激光雷达**(像扫地机器人的探头) - 型号推荐:RPLIDAR A1(2000元左右) - 功能:360度扫描,5米内能看清浮木、桥墩这些大障碍物 2. **摄像头**(最好是双目摄像头) - 推荐ZED Mini(4000元左右) - 功能:像人眼一样判断距离,特别擅长识别水面反光的塑料袋、渔网 3. **超声波传感器**(保命用的) - 推荐HC-SR04(10块钱一个,多装几个) - 功能:贴在船头船尾,防止突然靠近的游泳圈、芦苇丛 **连线小技巧🔌:** 把激光雷达装在船顶(视野好),摄像头朝前(别对着太阳),超声波围着船身贴一圈(间隔30厘米)。 --- ### **第三步:软件怎么搭?——ROS系统就像"交通指挥中心"** **打个比方🚦:** ROS就像个快递分拣站,激光雷达、摄像头这些传感器是发快递的,控制电机的是收快递的,中间需要ROS来确保数据不堵车。 **关键程序模块:** 1. **建地图模块** - 用`gmapping`软件包(ROS自带) - 效果:让船一边开一边画地图,类似游戏里开战争迷雾 2. **避障决策模块** - 核心算法:动态窗口法(DWA) - 原理:每秒钟算100种可能的走法,选既安全又能靠近目标的方向 - 公式简化版:`得分=0.7×靠近目标程度 + 0.3×离障碍物距离` 3. **水面专用补偿** - 重处理:水流推力(加个修正系数) - 举个算法🌊:如果检测到左侧水流强,自动让船向右多偏5度 --- ### **第四步:写代码要注意什么?(关键片段解析)** **激光雷达数据处理:** ```python # 这段代码的作用:发现1.5米内的障碍物 def lidar_callback(data): safety_radius = 1.5 # 安全距离 obstacles = [] for 距离,角度 in zip(data.ranges, data.angles): if 距离 < safety_radius: # 发现危险! x = 距离 * cos(角度) # 换算成坐标 y = 距离 * sin(角度) obstacles.append( (x,y) ) # 记录障碍物位置 ``` **避障决策代码:** ```python # 像老司机选路线:既要赶路又要安全 def 找最佳速度(当前速度, 当前转角): 候选速度 = 当前速度 ±0.5(生成20个候选值) 候选转角 = 当前转角 ±30度(生成20个候选值) best_score = -99999 # 初始最低分 for 试速度 in 候选速度: for 试转角 in 候选转角: # 预测3秒后的船位 预测路线 = 模拟航行(试速度, 试转角, 3秒) # 打分规则 靠近目标分 = 计算离目标有多近(预测路线[-1]) 安全分 = 计算离障碍有多远(预测路线) 总分 = 0.7*靠近目标分 + 0.3*安全分 # 更新最佳选择 if 总分 > best_score: best_score = 总分 最终速度, 最终转角 = 试速度, 试转角 return 最终速度, 最终转角 ``` --- ### **第五步:调试避坑指南** **常见问题1:船在水里打转** - 可能原因:激光雷达被水花干扰 - 解决办法:给雷达加防水罩,同时在代码里过滤掉距离突变的数据(比如突然出现又消失的) **常见问题2:明明没障碍物却急刹车** - 可能原因:水面反光导致摄像头误判 - 解决办法:给摄像头加偏振镜,同时在代码里要求至少2个传感器同时报警才刹车 **性能优化技巧⚡:** - 在Jetson上运行`sudo jetson_clocks`命令解锁全速模式 - 把视觉识别任务放在GPU跑,建地图任务放在CPU跑 --- ### **第六步:实际测试怎么搞?** **分阶段测试:** 1. **澡盆测试阶段🛁** - 在充气泳池里放浮球当障碍物 - 测试指标:能否绕开浮球走8字形 2. **河道测试阶段🌊** - 选择平静水域(流速<1m/s) - 放置动态障碍物(比如遥控船) - 重观察:遇到突然出现的障碍物时,刹车距离是否<1米 3. **极端环境测试🌧️** - 泼水模拟下雨,用风扇造浪 - 测试指标:在浪高20cm时,避障成功率>80% --- ### **最后大实话** - **别贪多求全**:先实现基础避障(比如遇到障碍停船),再慢慢加绕行功能 - **硬件要固定牢**:我见过有人用3M胶粘传感器,结果船一加速摄像头掉水里了... - **注意法规**:公开水域测试前一定要申请许可! 如果只是想做个玩具船,用Jetson Nano+超声波就能实现;要是正经项目,建议TX1+激光雷达+摄像头的组合。有具体问题可以再问我~ 🚤
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