什么样的创业者可能成功?——蒋涛PK Leo

本期节目邀请优快云创始人蒋涛及Zhaopinpro创始人Leo,共同探讨创业成功的关键因素,包括创业者应具备的特质、创业过程中的挑战及如何面对失败等。

PK实况地址:http://subject.youkuaiyun.com/ithero8/leo.html

目前大学生就业形势非常不理想,国家推出各种优惠政策扶植大学生创业,那么,什么样的创业才有可能成功?

下周二下午的创业故事将通过视频与您分享这个主题。

访谈嘉宾:蒋涛,优快云创始人和总裁,1999年创办全球最大中文IT技术社区youkuaiyun.com2000年创办程序员杂志,致力于开放,分享,协作的高质量信息传播与服务平台。 超过19年软件和互联网工作经历,曾经任职金山,巨人,豪杰,成功领导开发多个软件项目,包括金山词霸,超级解霸,巨人手写电脑等。

访谈嘉宾:Leo(张大志)Zhaopinpro创始人,12IT领域工作经验。干过技术、销售、猎头、企业HR,目前正进行第3次创业。优快云 MVB,《职场》、《心生活》、《程序员》杂志特约撰稿人;出版图书:《知道你为什么找不到好工作吗?》。

主持人:李想,原南京电视台著名DJ、制作人,声音随电波传送多年后转入新媒体领域及管理培训领域。风格独到、思维敏捷。策划并主持从多大型活动。

主要内容:

ü 具备哪些特质的人适合创业

ü 做到哪几点才可能创业成功

ü 创业必经的几道坎儿

ü 创业中的职业道德

ü 创业中的几个第一次

ü 创业失败了我们怎么办

下周二(714日)请您关注优快云视频访谈节目。嘉宾会分享自己的创业故事和创业感受,千万不要错过。

我的邮箱:zhaopinpro@gmail.com

程序员职业规划交流群:http://qun.qq.com/air/#7280543

我的CTO俱乐部:http://zhangdazhi.cto.youkuaiyun.com/

另外,本周六(711日),Leo会与大家就《研发人员为什么不愿意被考核》进行线下分享,具体信息见:http://blog.youkuaiyun.com/jobchanceleo/archive/2009/07/02/4315280.aspx

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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