财富人生-马云

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今天答完辩,宝宝明天答辩,靠, 今天牛啦, 今天俺是硕士了, 宝宝明天才是硕士. 哈哈


这期财富人生采访的是三子登科马云,


采访马云的时候问他,为什么总跟人打架, 马云说: 这么多年来的感觉就是最珍贵的就是友情,这么多年来每一次遇到困难的时候,都是朋友帮忙的,小时候也一样,所以.....


马云第一次上电视,是杭州电视台做的一个心里测试,看看有没有人敢出来制止投井盖的人,结果那天晚上只有马云通过了测试,这点还挺强.


谈到学习成绩的时候,这厮说,他创业的另外一个理想就是: 如果我马云能够创业成功,那么中国80%的年轻人都会创业成功. 呵呵,看来是我学习太好了, 我们家就只有期待我家宝宝了:-)


马云当年是学校同学中唯一的一个进入大学当老师的人呢,结果他们的校长黄书孟说你小子在那里5年之内不许出来,原因是校长害怕否则的话, 杭州师范学院别人就分不到的大学里了,还行, 云哥最超额完成承诺,教了6年半时间, 承诺很重要, 云哥说:You promise,you do it. 除非你不答应.


当谈到云哥还想回学校当老师的时候, 云哥谈到她身上一个非常赞的一个特性: 很愿意将自己会的东西跟别人分享. 呵呵, 跟我有点像啊:-)...有点大眼无耻啦我, 应该让宝宝批评他,禁止好为人师!:)~ 但是云哥说的很好,真想赚钱的话, 就把钱看的淡一点, 钱只是一个副产品, 要做社会的价值, 给别人的价值哈哈.


马云在吹自己的软件的时候,说他们公司的软件只有他不看说明说就会用,才能出场, 以强调其产品易用性,看来云哥电脑水平可见一斑,同时云哥又自豪的说,外行是可以引导内行的,前提是你必须尊重内行. 进一步提升自己的领导者艺术: 眼光, 胸怀, 实力. 眼光就是行万里了,读万卷书,而胸怀是被愿望出来的.而实力是总也打不倒.


云哥理念: 永远相信下面的人都比你强. 赞一下,有胸怀.


云哥教导大家: 当签完股票正说的时候,回家给你的外婆,然后忘了他.


马云说: 我们每个人都是一个平凡的人,平凡最珍贵, 只不过我们这些平凡的人在一起做一件不平凡的事情, 那么如果你认为你是精英, 那么请你离开.


马哥语录,十个天才九个怪;   六个人就一定有人杰, 七个人就有一个混蛋,这是社会统计学定律.


云哥上哈弗忽悠了一次,竟然领来了35个哈弗的mba,靠的是开场白开场白:我们活下来的三个原因, 1我们没有钱,2我们都懂技术,3我们永远不做计划. 因为这是真话? 靠服了, 马哥忽悠值真强.


马哥又开始砍yes理论: 你是要赚钱,还是要创造价值? 是要听话的员工,还是要能要能干的员工? 答案是都需要, 因为我们不相信这些东西是彼此矛盾的.


云哥的结束语是bbs经典qmd, 今天很残酷, 明天很残酷, 后天很美好, 但是大部分人都挂在了后天晚上了. 看得出来,云哥,真是一个强调真确的,坚持的努力的重要性.


笔记结束, 学到了很多东西,赞一下语速巨快云哥,做笔记累的我手都疼了哈哈.

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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