工作回忆录-第一年 莽撞少年

一名计算机专业毕业生初到北京,在一家公司经历试用期的故事。期间学习了Delphi等技术,并通过团队合作和日常工作的挑战逐步成长。

毕业在玉泉的计算机
出发地是从家里
第一次乘坐的飞机
风尘仆仆,你独自来到了北京上地

公司的一位女士叫Money
迫使你签了三年的卖身契
记得那天是7月17
你住进了西二旗

与你同住的是三位兄弟
个高的是重庆童心
会做菜的来自绍兴
还有一位是辽宁李

你有六个月的试用期
前面三个月还要学习
课堂讲得是Delphi
听课的学生二十又有一

不知你为什么那么积极
上课时总有那么多问题要提
回答的人有点招架不敌
旁人却烦你影响休息

有次Money让做纸椅
协作需要存在于你同组的姐妹兄弟
白纸是你们的武器
目标是能够负重屹立

看似比的是脑力
其实你只能贡献躯体
还有很多力气
到处张望获取别队的消息

你不再拥有解决问题的能力
只有你的团队可以相依
最后你们的纸椅未能如愿站立
不过,没有叹息

每天大家都得复习
以备随时的问题
不过不能阻挡网络的魅力
QQ中,聊得是你对同学工作的好奇

学员中总有人能通晓天地
讲述各种传奇
你听得心往神迷
不免有自己的神往憧憬

三月过去,大家终究要分离
有人要去封闭
有人去做CAD
你进了研究所却不是搞research

封闭的小伙去的是GBG
经常和你讨论GridTree
大家就这样互增功力
你相信是这些促就了你们的友谊

提前转正你不是第一
排在你前面的是汪炜
答辩时有老板撑腰还是很顺利
后续是大家请客顺序相继

冬天的路让人麻疲大意
受苦的是要坐两轮的你
一不小心跌坐在冰地
关键是还有质量为八十的地球引力

结果是不能坐躺趴立
可你还是上班来见兄弟
BOSS可不敢有一丝大意
你坐上他的奥托去就医

奥托当成了奥迪
BOSS楼上楼下你感激放在心里
医生让你脱去外衣
幸好骨头没有伤及

机器越来越多的死机
你解决了更多的难题
完成了第二版的控件GDB
你也开始怀疑男女是否有纯友谊

第一年的你充满活力
虽然并不不适应北方的干燥天气
第一次见到了传说中的沙尘暴袭击
你却一直在对地球增加引力

第一年的你满是茫迷
不知为了什么前进
万事都是顺从天意
幸好有了自己的核心竞争力

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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