扎心了!技术人的单身率最高!下班回家无人陪

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参考:澎湃、珍爱、智联

昨天,网上流传一份报告——《2017职场单身人群婚恋需求报告》,此报告引起了网友震动,它是由珍爱网和智联招聘共同出品的,主要是针对职场单身人群进行得线上抽样调查,并且使用大数据工具进行了综合分析对比。

单身岗位 TOP7

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报告显示,技术岗位单身率最高,其次是财务,销售排第三。

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近三成职场人因单身逃离北上广

近年来,“逃离北上广”已成为一种社会现象,除了经济、生活压力之外,单身情感压力也是许多单身职场人需要面对的问题。调查显示,27%的职场单身人群表示到了一定年龄仍未脱单会选择离开一线城市回老家发展,23%的职场单身人群坚信自己可以在一线城市脱单,5%的职场单身人群为了留在大城市,愿意选择放弃爱情,另外45%选择顺其自然,暂未考虑。

孤独指数 TOP5

报告以大数据分析结果还原了单身人群的生活状况:

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下班回家没人陪”成为击中所有单身狗的利剑;

面对孤独感,单身男性排解的主要方式是玩游戏、看书、运动、追剧和跟朋友聚会;而单身职场女性排解孤独的主要方式则是追剧、看书、跟朋友聚会、培养兴趣爱好和在家打扫卫生

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报告显示,单身男性的压力主要来源于没有经济实力难以吸引异性,其次是来自家庭的压力,单身男性更容易被安排更多的工作任务。工作压力大、生活成本高、社会上升通道窄是职场单身人群三大压力来源,超 6 成职场人认为婚恋状态影响求职。

看完这个报告,有程序员就不乐意了,谁说程序员没对象,我们可以自己写对象,想要几个 New 几个,想要啥样写啥样。

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扎心了么?

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祝单身男女都能找到合适的另一半!smiley_21.png

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。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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