小时候认为自己能拯救世界的人,长大后往往有可能拯救这个世界

作者分享了从孩童时期到大学期间对于个人梦想与现实的深刻思考,以及如何最终发现并选择适合自己的计算机软件领域作为职业方向的故事。文中探讨了教育与现实之间的落差,以及个人兴趣与职业选择之间的微妙关系。
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再过一年就要毕业了,我家里亲戚哥哥姐姐比较多,所以我的同龄人会怎么失业我都能猜测到。社会真是残酷和无聊,大学以前我以为,就业难的原因是人口数量太大,后来经历了大学,大学的形象在我心中从梦想天堂逐渐成为了一个恶心的地方,我也算真心明白了就业难的真正原因。曾经有一句笑话流行于网络,那就是“小时候以为自己长大后能拯救全世界,长大后发现全世界都拯救不了自己”,现在我要说,小时候认为自己能拯救世界的人,长大后往往有可能拯救这个世界,小时候认为自己拯救不了世界的人,长大后就是全世界都拯救不了自己,这其中的奥妙在于拯救世界的方式,有些人会以为写一本全世界的人都喜欢的畅销小说是拯救世界,有些人会以为画一幅全世界的人都爱看的画是拯救世界。我小的时候,画过画、写过小说、写过曲子,做了很多别人看起来不以为然的可笑的事情,可我就是这样,才最终发现自己适合计算机软件的。我小学写过一篇作文,写未来的我,我写我成为了杀毒软件的程序员。我小时候每看到一样东西,都会考虑自己能不能也做出来一个,然后以后就做这样的工作。我到现在还很喜欢画画,虽然知道自己水平真的不行,可是还是不会放弃这个兴趣。

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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、科研员及从事自动驾驶、机器导航等相关领域的工程技术员。; 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、无车、无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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