网络协与设计议分析I linux基础 I

Linux基础指南
本文介绍了Linux系统的登录方式、常用命令、目录结构及文件管理等基础知识,包括用户管理、进程管理及磁盘空间检查等内容。
Linux基础 I
用户登陆:本地登陆or远程登陆(telnet[明文], ssh2[加密]) 登陆后运行shell程序(默认进bash)
    ssh登陆: linux: ssh IP或域名 windows: putty或SecureCRT
    su username: 切换用户
    logout或Ctrl+D(EOF): 登出
    安装ssh(……)
linux使用:
    sudo shutdown -h 5:  五秒后关机     sudo shutdown -r 1:  一秒后重启
    sudo passwd username 修改指定用户口令
linux目录结构:
    用户常用命令: /bin和/sbin(管理员)
    预装命令: /usr/bin, /usr/sbin
    用户公用命令: /usr/local/bin(sbin)
    自动安装的程序: /usr/lib
    /dev: 设备文件    /etc: 系统管理和配置文件    /lib: 标准程序库
    /boot: 引导程序    /lost+found: 断电自动保存    /srv: 服务文件
    /sys:系统核心文件    
linux文件系统:
    普通文件, 目录文件, 特殊文件(套接字)
    .. :双亲目录    . : 当前目录    ~ : 用户家目录
    $pwd #显示当前目录
    $man command 或 command --help 查看-0045命令使用方法
    $rm -rf path    #删除非空目录
    $rmdir path     #删除空目录
    $cp -r src dst    #-a 完全复制 -f 覆盖同名文件(夹) -v 显示进度
    $cat file        #显示文件内容
    $cat >file        #输入到文件末尾(ctrl+d保存, ctrl+c不保存退出)
    $ln src dst    #拷贝文件硬链接 -s 软链接(快捷方式)
    $mv src dst    #移动/重命名
    $scp username@IP:src dst    #远程拷贝
    $wget IP            #远程下载
    $tar -zxvf src dst        #解压到dst
文件索引节点:
    只有删除一个文件的所有连接才能删除文件, 使用ln形成新链接, 使用cp可拷贝文件产生新文件
操作权限:
    axxxyyyzzz a: -/d(文件/目录) x: 拥有者的读写执行权限(rwx: 读写操作)
                          y: 用户组读写权限 z: 其他用户读写权限
    $ls -l path        #显示文件权限(第二位: 链接数)
    修改权限位:    $cdmod 775 path    #7:111(可读可写可操作)
            $cdmod u+x path    #拥有者(u)增加操作权限 ugo-拥有者,用户组,其他用户
            $chown username path    #更改文件所有人 -R:文件夹下所有文件
            $chown user:group path    #更改文件所有用户所在用户组
用户管理:
    $useradd username        #创建新用户, 自动属于username组
    $usermod -g root username    #修改用户组为root -d: 修改用户家目录 -s: 修改shell -c: 修改备注
    $userdel [-r] username    #删除用户同时删除家目录
进程管理:
    $ps -ef    #用户ID 进程ID 双亲进程ID 连接数 开始时间 终端名 运行时间 进程名
检查磁盘空间:
    $df    #文件系统 块(kb) 已用 可用 已用% 挂载点
    $free    #检查控线内存空间
作业控制:
    $jobs
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:建读者结合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、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建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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