为什么现在的直播平台那么火?

本文探讨了抖音作为一款短视频应用,如何通过提供短时间的刺激感和陪伴感来缓解当代社会普遍存在的孤独感。它不仅抓住了用户的心理需求,还展现了视频内容的精悍有力,瞬间吸引注意力的能力。文章也提到了产品使用的双面性,强调了规范行为的重要性。

      还记得自己当初第一次刷抖音的时候,完全是抱着试试的心态,看下里边的内容。慢慢的好像有点上瘾了,每天不刷一会抖音就感觉这一天缺点啥,有点不完整的感觉,慢慢的已经成为生活的一部分。有很多人说抖音怎么样怎么样,其实站在个人的角度觉得设计得蛮好的,其设计者张小龙抓住了用户的心里特征。就个人观察而言,孤独也是当代大多数人的心里特征,抖音这个平台帮助人们解决短时间的刺激感,让那些偏远的老人通过直播也能感受到世界的这一端的美好,在一定程度上解决了孤独感,有一种陪伴的感觉。同时视频短小精悍,有力量,能够瞬间抓住人的眼球,这是多难得一件事情,可见制作视频之用心。

        当然也会有人说其不好,无外乎个人沉迷其中,视频价值含量不高,浪费时间。对于一件产品得利弊不在于产品本身,而在于使用产品的人,难道有危险,我们就不研究科技?难道有危险,我们就不发展人工智能?我始终觉得担心产品不如出台政策法令,如何规范行为,引导、激励避免情况向坏的方向发展。

      美国有一家直播平台是专门用来直播程序员写代码的?也没有人说话,没有叫老铁,刷个火箭、点赞等,却还是有很多人观看、使用。我们会问为什么,这有什么意义吗?能问出意义问题的人肯定不是程序员,应为程序员知道自己有多孤单,知道自己的生活有多枯燥,即使没人在里边说话,看着他们,就会觉得自己并不孤单,有很多人和自己在一条战线,一起奋斗。印象深刻的还有一个45分钟视频,一直往西瓜上套皮筋,看什么时候西瓜会炸裂,竟然有120多万人观看。这又有什么意义,我想说,难道起哄不也是一种意义,看到一些没见过的事情,反常的事情往往会刺激人的好奇心。

     一样东西的兴起并不是没什么道理,他背后一定解决什么难题,或者该东西对某些特定的人群有非凡的意义,遇到自己不懂得,没见过得,别急着抨击,别急着嘲讽,停下来思考下为什么,看看迷雾背后得真相。

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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