看《由哑女事件引出的问题》有感

本文通过分析一起哑女事件引发的骗局,总结出了四个重要的教训:保持理智、不断学习新知识、做好准备以及发掘身边资源的重要性。文章强调,在面对可能的欺诈行为时,我们需要更加理性地思考,并且利用现有的技术和资源来保护自己。

看曹师哥博文《由哑女事件引出的问题 》我从中学习到了四点。

第一点,别占小便宜,别滥用自己的同情心。现在骗子骗钱的手段越来越多,尤其是善于利用别人的心理,利用我们大家的同情心。在这里,我只想对自己说,理智。有同情心是好的,但是请不要让它跟冲动一样,不顾后果。

第二点,知识就是力量。想想大家为什么会被骗的原因,一方面是对方的骗技太好,另一方面,你是否真的足够“聪明”?可以百度一下,看一下他们与哑女的聊天记录,漏洞百出,为什么还会被骗?当自己很感性的时候,一定要记得理智!!!天涯吧贴上的留言,连联系方式都没留,合情合理吗?一个人如果真的想自立,她不会伸手管你要钱的?总是卖平板,难道她有很多存货吗?随便百度一下,让自己的视野开阔,真相其实很能大白的。就像曹师哥想到通过IP找到地址,即使你不会,但是如果你知道有这个功能,你还会被骗?学吧,无止境。

第三点,磨刀不误砍柴工。这样我想起了我曾经给我一个弟弟的电脑分区,我就想到了要用分区工具,可是我一开始从没用过分区工具,又要下载又要从头学起,最后的结果,我把人系统废了。最后让我吐血的是,我还是从别人口中得知,Win7工具就可以分区,无需外援。曹师哥一开始也想到了查询IP的工具,但是也是因为下载慢等原因,他又从别处下手,发现了在Win7任务管理器中就可以查询,所以,我只能说我和曹师哥一开始遇到的困难是一样的,但是,不同的解决方法导致了不同的结局,一个完胜一个惨败。

有一天,父亲对两个儿子说:“今天,给你们每人一把斧头,看谁在一天里砍的柴多,以后这个家就由谁做主。”于是,大儿子大牛拿了斧头便直奔山上而去,二儿子二虎则拿了斧头端详了一番后,发现这是一把钝斧头,于是他先将斧头磨锋利之后再去山上砍柴。结果二虎赢得了这场比赛。

古人的智慧是无穷的……

结论是,不听老人言吃亏眼前,

第四点,哪哪都是宝贝。上述两个功能在Win7里都有,那你还知道除此之外还有多少功能是你不知道的吗?

想起了米老师念叨的“学习Word”,所以,踏实学吧,还差的很远呢。

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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