软工之我见

 软件=程序+软件工程

    程序: 一个环节,内部嵌套着一系列复杂的列逻辑慎密的一个组件,如若一个地方出问题则会影响到整个主体(可以理解为事务)。

     软件工程的目标是:在给定成本、进度的前提下,开发出具有适用性、有效性、可修改性、可靠性、可理解性、可维护性、可重用性、可移植性、可追踪性、可互操作性和满足用户需求的软件产品。追求这些目标有助于提高软件产品的质量和开发效率,减少维护的困难。

只要拆分了软件,再从这分别的两个定义解读软件就变得很方便了

 

构建之法》中对团队和流程的说明可用以下几个关键点概括

团队共同的特点:
1.
团队有一致的集体目标,团队要一起完成这目标.
2.团队成员有各自的分工,互相依赖合作,共同完成任务.

软件团队的模式中有:
1.
窝蜂模式
2.主治医师模式
3.明星模式
4.社区模式
5.业余剧团模式
6.秘密团队
7.特工团队
8.交响乐团模式
9.爵士乐模式
10.功能团队模式
11.官僚模式

开发流程
1.
写了再改模式
2.瀑布模型
3.瀑布模型的各种变形
1)生鱼片模型
2)大瀑布带着小瀑布
4.Rational统一流程
5.老板驱动的流程
6.渐进交付的流程

 

接下来还是要讨论合适的团队对软件开发的重要性:

不光是软件开发,只要是有关于编程的一切都是无聊,枯燥,需要一颗不惧繁琐的心去“熬”。正如奥斯特洛夫斯基说过:“共同的事业,共同的斗争,可以使人们产生忍受一切的力量。”而合适的团队就显的异常重要。软件开发中遇到的情况有许许多多,这时就需要团队的核心去选择如何应对。团队的每个人都把自己的本职工作做好,该讨论就讨论,该合作就合作,有时要各司其责,有时又要通力合作。


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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