实在的会议应该多一些——记优快云 2007英雄大会

本次优快云英雄大会聚集了众多技术专家及业界人士,不仅有来自优快云社区的版主和贡献者,还包括图灵出版社、校内网等知名机构的代表。活动中大家交流分享,增进了彼此之间的了解。
从2004年9月份以来,可以说参加了很多技术方面的大会,包括BEA的EWorld、IBM的DW还有微软的TechED还有中科软的SoftCon等,可是给我最大感觉的还是这次的优快云英雄大会。并不是因为我从前是优快云的员工才这么说,虽然有这个成分在里面。

宣传也罢,炒作也罢,但这次大会的实在成分还是远远超过了那些厂商所举办的活动,我想这个蒋总踏实的性格有很大关系吧。优快云成立7年来,有很多网友在这个平台上默默地奉献着,据优快云的数据,思归一人回答了2.4万个问题,而孟子E章也回答了差不多2.3万个,这是一个什么样的数字?“奉献”二字用在优快云的这些版主身上更为合适,所以这次活动是属于他们的,也一点儿都不过分。在欢迎他们的宴会上,我看到有很多朋友把酒言欢,也许他们自己很多人也都是第一次见面。社区形象大使虽然是一女流之辈,但这个晚上她一杯接一杯,最后问她感觉如何的时候,她说了两个字“痛快”。我想这表达了很多版主和为优快云奉献文章的朋友的心情了。

除了108个优快云请来的技术专家,很多业界朋友也慕名而来,我看到了图灵出版公司的刘江谢工,还看到了校内网的创始人王兴,还有博文视点的周筠老师彭俊等。为什么有那么大的吸引力,为什么我说这次活动比较实际,参会人员的从业背景是一个例证。我们的很多活动厂商味道太浓了,稀释了技术的感觉,虽然是技术会议,但讲的内容又是多少技术人员关心的呢?记得从前和蒋总聊天时,他说中国就没有技术人员,其实我想这原因不怪一个,我们给技术人员又提供了多少有利于他们成长的环境和平台呢?如果国内像优快云英雄大会这样有含量,技术味道大于商业味道的会议多一些,参加会议的同层次技术人员再多一些,大家能再认识到更多的朋友,对大家不都是好事一桩吗?

但问题是:谁会掏那么多钱来做这样的善事?我没有看到国内其他像计世、中计等这样的媒体做过,也许这不是他们感兴趣的,我想从中捞不到钱才是最重要的吧。

脑袋发晕,不知道说到哪儿了。说说自己在这次活动上的收获吧:又见了向晖,好兄弟;视频采访了JavaEye的范凯,不出以外应该是InfoQ中文站的第一个本地视频,向晖的DDD第二:);还见了白衣和莫依,从前在我做杂志的过程中,都给了我很多帮助;还有陈俊,网上聊了那么多,想不到竟然见到真人了;还有小辛,呵呵,这次竟然获得了10大MVB,牛X,不过没有和他合上影,怪可惜的;还和Sybase研究院的尹立群聊了很多关于管理方面的事情;还有博文的美女冰冰子和琳琳,哈,不错,看到她们我就高兴;……还有很多,就不一一列举了,能一次见那么多技术朋友,真是不易啊。这也是这次活动的价值吧。

为《程序员》杂志第四期做形象代言人,那位美女就是传说中的冰冰子喔:)
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。
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