2、低层级思考,高层级编码

低层级思考,高层级编码

在编程领域,有一个常见的建议是:“如果你想编写最好的高级语言代码,那就学习汇编语言”。在如今高级语言盛行的时代,我们该如何理解这一建议,又怎样才能写出高质量的代码呢?下面我们就来深入探讨这些问题。

1. 编译器质量的误解

在个人计算机革命早期,高性能软件通常用汇编语言编写。随着时间推移,高级语言的优化编译器不断改进,其开发者宣称编译器生成代码的性能能达到手工优化汇编代码的 10% - 50%。这使得高级语言在 PC 应用开发中逐渐崛起,很多程序员认为“我的编译器能达到汇编速度的 90%,使用汇编语言太疯狂了”。然而,他们往往没有编写手工优化的汇编版本应用来验证这些说法,其对编译器性能的假设常常是错误的。

实际上,优化编译器在合适条件下能生成接近手工优化汇编语言的代码,但高级语言代码必须以恰当方式编写。这就要求程序员深入理解计算机的运行和软件执行原理。

2. 学习汇编语言的好处

早期程序员放弃汇编语言转而使用高级语言时,他们通常理解高级语言语句的底层影响,能合理选择语句。但后来的程序员没有掌握汇编语言,无法明智选择高级语言语句和数据结构,导致其应用与手工优化的汇编程序相比,性能差距明显。

有经验的程序员建议新程序员:“如果想学会编写优秀的高级语言代码,就需要学习汇编语言”。通过学习汇编语言,程序员能考虑代码的底层影响,从而在高级语言编程中做出更明智的决策。

3. 学习汇编语言并非绝对必要

虽然对于全面发展的程序员来说,学习汇编语言是个不错的想法,但实际上,学习汇编并非编写高效代码的必要条件。关键在于理解高级语言如何将语句转换为机器代码,以便选择合适的高

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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