2009年 Mobile Dev Day 活动部分照片

第四届MobileDevDay回顾
最新推荐文章于 2020-09-11 04:20:52 发布
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#活动 #Mobile

2009年12月19日，第四届MobileDevDay在西格玛大厦成功举办，尽管天气寒冷，仍吸引了众多爱好者参与。本次活动聚集了移动开发领域的专业人士进行交流。

2009年12月19日由MobileSide.cn在西格玛大厦举行的第四届Mobile Dev Day圆满结束，尽管当天寒风刺骨，依然有不少热心的朋友赶到了西格玛大厦参加我们的活动。感谢各位朋友的支持！

下面是部分活动现场的照片：

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欢迎前来参加12月19日的第四届Mobile Dev Day
我的回收站
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关于 Mobile Dev Day                Mobile Dev Day 是由一些移动与嵌入式技术的爱好者，自发组织的一个非盈利性小型技术沙龙。这个小型沙龙从2006年开始，每年在北京都会举办一次。当然，今年我们准备了更大的会议场地，给大家准备了更多更精美的小礼品，最重要的是，我们给大家带来丰富的技术内容和大家共同分享！
第四届 Mobile Dev Day手记
weixin_30361641的博客
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时间：2009年12月19日 13:30 地点：北京市海淀区知春路49号希格玛大厦2层50人会议室 和去年第三届Mobile Dev Day不同，今年选在了MSRA的老巢希格玛大厦举行活动，这恐怕也是09年北京Windows Mobile 开发爱好者最后的一次聚会了。受“山羊胡”张欣的邀请，今年有幸在活动上与大家分享自己关于“移动物联网”方面的一个S...
第四届Mobile Dev.Day即将开幕
weixin_30325487的博客
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转眼又到了一年末，第四届Mobile Dev.Day将于2009年12月19日开幕，届时我们将邀请到多位微软WindowsMobileMVP与广大开发者一起分享WindowsMobile6.5的新特性，并探讨移动开发与商业机会等话题。 活动主办方 微软(北京).NET俱乐部 MobileSide.cnWindows Mobile ISV联盟网站媒体支持ZD...
总结一下 2009 年参加的开发者社区活动
冯瑞涛的博客
02-12 225
总结一下 2009 年参加的开发者社区活动，通过社区活动的参加和组织，结识了很多开发者朋友。 而2010年4月份“.Net 俱乐部走进黑龙江”的线下活动就会按计划开展，届时欢迎黑龙江的朋友开发者参加。   博客园北京俱乐部 地点：北京 霄云路汽车大厦 时间：2009年4月8日 活动链接： http://www.cnblogs.com/bjclub/archive/2009/04...
2009 MVP Open Day 日记
amandag的专栏
12-12 1445
2009 MVP Open Day 日记2009年12月9日早上12:00的飞机，我8:00起床，慢悠悠地把所有物品准备妥当，到了机场才发现一身的悠闲服，下面赫然是一双皮鞋。上海虹桥机场居然没有免费的无线(北京首都机场貌似很早就提供免费无线了)，还好A7登机口旁有个携程的点可以上网，处理了几封公司邮件后我闪。上飞机后关手机(Nokia 3110C)时发现貌似关机键坏了，只好拔了电池
展望混合现实的未来–第一部分
culiao6493的博客
09-11 968
fcn未来展望In this 3-part series we analyze areas we believe should be addressed for mixed reality to become mainstream, and not only to improve existing solutions, but reinvent and influence the future a...
2008年网络科技十大故事
culi4814的博客
08-06 1568
2008年网络流行歌曲2008 was an eventful year on the web. From Yahoo! spurning Microsoft to Google launching both a browser and a cell phone (sort of), there was a lot to write about this year. Even though I...
各大官网 排名不分先后 持续更新
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我的Windows Phone、Windows Mobile 和 Windows Embedded CE 开发文章索引(定期更新)
weixin_30376323的博客
12-24 208
为了方便分类和查阅，特设此贴，对我Blog中的技术文章做总结和归类。此贴置顶，我会定期更新，感谢大家对Windows Phone、Windows Mobile和Windows Embedded技术的关注。 最后更新日期：2014-1-5 Windows Phone8 开发 Windows Phone SDK 8.0 发布 Windows Phone SDK 8.0 新特性-S...
sql_mobile_app_dev_ppt_01.rar
12-08
sql_mobile_app_dev_demo.rar sql_mobile_app_dev_ppt_01.rar sql_mobile_app_dev_ppt_02.rar sql_mobile_app_dev_ppt_03.rar sql_mobile_app_dev_ppt_04.rar sql_mobile_app_dev_ppt_05.rar 安装文件.txt
sql_mobile_app_dev_ppt_05.rar
12-08
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学递来啦高校快递末端物流配送需求对接众包服务平台项目_高校学生快递代取互助资源共享社区生态体系_面向当代大学生解决校园内快递包裹最后一公里配送难题通过众包模式实现需求发布与接单构建.zip
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【四杆机构分析】根据给定的系统几何参数执行四杆机构分析研究（Matlab代码实现）
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内容概要：本文档围绕“四杆机构分析”展开，介绍了一种基于给定系统几何参数执行四杆机构运动学分析的研究方法，并提供了完整的Matlab代码实现。四杆机构作为机械系统中的经典【四杆机构分析】根据给定的系统几何参数执行四杆机构分析研究（Matlab代码实现）连杆机构，其运动特性分析在自动化、机器人、车辆工程等领域具有重要应用价值。文档内容涵盖机构的位置、速度和加速度分析，通过矢量闭环法建立数学模型，利用Matlab进行数值计算与可视化仿真，帮助用户理解机构的运动规律。此外，文档还展示了代码的模块化结构，便于扩展至其他连杆机构分析。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和机械原理知识的本科高年级学生、研究生及从事机械系统仿真与设计的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握四杆机构的运动学建模方法；②学习如何使用Matlab实现机构的位姿分析与动态仿真；③为后续复杂机构设计与机器人运动学研究打下基础；④适用于课程设计、科研项目或工程验证中的机构分析任务。; 阅读建议：建议读者结合机械原理教材中的四杆机构理论，逐步调试Matlab代码，观察各参数变化对机构运动的影响，并尝试修改几何参数或扩展至多连杆系统，以加深对运动学分析的理解。
这是一个从零开始独立构建的现代化前端项目它诞生于2022年旨在通过一个完整可运行的应用实例为前端开发初学者与进阶者提供一个绝佳的学习范本与二次开发基础_该项目深入实践了原生.zip
最新发布
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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）
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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。
智能汽车基于BEV+Transformer的传感器融合架构：多模态感知系统设计与数据闭环优化
12-04
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。
SUI-Mobile-dev源码包下载指南
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