近期读的技术书籍

上个月开始每个周末都去图书馆借书看,感觉可以省下不少钱,发现有价值的书,再去买也不会到手了又后悔了。不过缺点就是经常发现好书都被借走了,只能挑剩下的。不过这样依然能够借到一些不错的书,下面就是我前面一个月借来看的书:

  • 《JUnit 实战》,对单元测试讲的感觉还不错,很多测试的领域都讲到了,我重点看了前面几章,包括JUnit的介绍和使用,Stub测试,Mock测试,还有和Ant和Maven的集成。后面还讲到了持续集成环境的介绍、搭建和使用,没有看,准备买一本仔细阅读一番。
  • 《ASP.NET MVC 实战》第一版,讲的是最早的ASP.NET MVC 1,这几年ASP.NET MVC 发展很快,目前已经发布到了第4版,所以这本书显得有些古老了。只是大概翻了一下,真心希望哪个出版社能找人翻译并出版该书的第三版,关于ASP.NET的好书真是太少了,我也不想看到动辄上千页的书,拿着很重不说,参考价值也不大。
  • 《Pro jQuery Mobile》,很薄的一本书,没几天就读完了,发现jQuery Mobile是一个很强大的技术,使用它很容易就能开发出响应式的Web页面,对于此前从未认真了解过移动Web开发的我来说,算是开了眼界,从此开始对移动Web开发感兴趣。
  • 《UML精粹》,Martin Flower的著作,最新的第三版,能借到此书真不容易。书也不厚,用不了几天就读完了,大部分内容都了解,其中有一些变化,但都可以接受,有些UML图就很少见了,也没有用过。没有深入了解,用有道云笔记做了读书笔记,留待以后复习回顾。
  • 《响应式Web设计》,此书我今年年初买过,然后放在角落里不再问津,从图书馆借来后偶然发现原来已经有这本书了,很是郁闷,看来应该先把自己买过的书好好拿出来读一读,不然真是浪费了我辛辛苦苦挣来的钱。这本书也不厚,似乎移动开发的书都不怎么厚,不过也显得性价比不高。这本书对来来说也挺好,让我了解了“响应式Web设计”(responsive web design),才发现移动Web设计的思想是如此的不同,也是如此的精彩,我要好好学习研究这个技术。不过既然买了此书,也就只是随便翻翻,准备周末到图书馆还了重新借一本。
  • 《精通CSS》第2版,和响应式设计比,这本书里讲到的CSS有一点“过时”的感觉。不过此书显然是为桌面Web设计而写的,而非移动设备,但依然有参考价值。这本书也不厚,用不了几天就可以读完了。虽然我不是前端开发人员,读了此书也会明白一些常见的页面设计原来是这样实现的,甚至发现CSS实现出了以为需要JS才能实现的效果,感觉挺奇妙的。此书作者虽然对IE并不讨厌,但对它的更新缓慢也有一些不满。

以上书籍都是过去一个月内读的,大部分都是一周以内读完,算是比较粗略的阅读,只有个别细节比较认真看了。现在我手头还借了《精彩绝伦的jQuery》、《无懈可击的Web设计》第3版(第2版我两年前就买过了,是彩版,而这一版是普通的纸张),还有自购的几本书,都是我近期的阅读目标。

必须要养成良好的阅读习惯,后面我还要养成做笔记和写博客的习惯,记录我平时的学习和工作心得和反思。

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; 阅建议:建议者结合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,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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