程序员修炼之道:从小工到专家

本书围绕注重实效探讨编程的多个方面,包括个人责任、曳光弹开发、调试策略等。适合编程初学者及富有经验的程序员阅读。

本书原名“The Pragmatic Programmer”,也就是“注重实效的程序员”。正如书名所示,本书将围绕“注重实效”讲述关于编程的各种话题:个人责任、曳光弹开发、调试策略、元程序设计、按合约设计(Design By Contract)、重构、无情的测试,等等。看到本书的目录,你也许会奇怪,300多页的篇幅,怎么能涵盖如此多内容?但本书的两位作者Andy Hunt和Dave Thomas的确做到了,他们知道抵达编程的各种维度的途径,并找到了一种言简意赅的方式讲述这些途径;与此同时,在书中还提供了大量资源,可以帮助你找到各种更深入讨论这些话题的读物。本书的各个小节既独立又相关,你可以从头开始阅读,也可以随手翻开任何一页开始阅读——Dave Thomas就将本书视为一本“洗手间读物”。如果你是编程初学者,你可以从本书中了解到各种编程技术和方法,根据书中的指引拓展你的编程生涯;如果你是富有经验的程序员,同样可以从本书中获益:如果一本书能够全面、明晰地总结你从实践中获得的各种认识、总结你从其他书里散乱地读到的技术和方法,这本书就一定不是无益的。

除了是程序员,Andy Hunt还是一位木匠和音乐家,而Dave Thomas则喜欢驾驶单引擎飞机。尽管作者未曾明言,在本书的许多地方,你都将看到与这样的背景相关的叙述。我想,对于两位作者而言,编程就和木匠活、和音乐创作、或是驾驶飞机一样,既需要禀赋,更需要坚持不懈的学习和训练——这也正是书中所说的,编程是一种技艺,一种需要用心学习的技艺。也许,只有在长久的学习之后,我们才会开始明白书中提到的“hacker”的真正含义:“Someone who loves to program and enjoys being clever about it”(摘自《自由软件杂志》)。

我仍然要感谢侯捷先生和周筠老师,他们像以前一样,为了行业的发展扶掖后进,竭尽心力。谢谢你们的支持和帮助。倘若我未能始终如一,请你们原宥。感谢本书的编辑方舟先生,他是一个诚恳、好学的年轻人,从不因我的苛刻批评而存有怨言。他的热情、他的年轻,常常让我想起自己那些古怪的、正渐渐没入记忆深处的青春时光。

这是一本“注重实效”的书,其实也可以说,是一本“实用主义”的书。但正因为这样,两位作者在书序的最后给家人的谢辞或许就更加意味深长:

谢谢你们让我们梦想。

马维达于贵阳

E-mail: weida@flyingdonkey.com

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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