Oracle和Google在Java语言上 的诉讼会有什么后续的影响?

文章讨论了Oracle对Google提起的诉讼可能带来的影响,包括Google加大支持Go语言以超越Java,Apple减少对Java的支持,以及Oracle在业界声誉的进一步恶化。

Java语言 在Google内部用的很多,在Android系统中更是广泛使用。Google一下子是无法抛弃Java的,但是从长远来看,被 一个素来以无耻的手段从事商业活动,而不是 以技术为核心竞争力 的Oracle卡脖子,实在是Google所不能忍受的。

否则,Google一定会用Windows做服务器,而不是Linux.

纵观世界上成功的大型技术公司,无不有一个自己的语言体系。

比如微软的.Net/C#,苹果的Objective-C/C++和Cocoa框架,以及Sun/Oracle的Java体系。

一个语言体系,对于大部分人来说,就是一个 技术壁垒。

这对于笼络开发者形成社区非常重要。

这点Google也是,很明白的。

但是,从  Google在Go语言上的 差劲表现,不重视,把一个 重要的战略产品,当成一个粗糙的开源项目  上来看,

Google之前没有有效的认识到没有 自己的静态语言会有多大的不利,甚至是战略上的处处被动。

这次Oracle的诉讼,必将带来如下几个 结果:

1. Go语言获得Google的全力支持 ,在5年内发展成为超过Java的主流语言,横贯服务器和手机开发领域。

2. Apple对Java的支持可能会减弱。

3. Oracle在业界名声进一步变坏,进一步接近微软的处境。随着Oracle在数据库领域的 垄断,NoSQL运动或者 Google的空前支持。并在不远的将来,创造出可以完全替代Oracle数据库的下一代   NoSQL数据库系统。从而彻底消灭Oracle。一雪现在之耻。

 

此役,看上去是Oracle主动,其实 是帮助Google清理的内部支持 Java的 势力,Go语言前途无量。

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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