马云语录

马云,1964年10月15日出生于浙江省杭州市,中国著名企业家,阿里巴巴集团、淘宝网、支付宝创始人。

2013年5月10日,马云卸任阿里巴巴集团CEO,但兼任阿里巴巴集团董事局主席、中国雅虎董事局主席、杭州师范大学阿里巴巴商学院院长、华谊兄弟传媒集团董事、菜鸟网络董事长等职务,是中国IT企业的代表性人物。

马云经典励志语录

1、当你成功的时候,你说的所有话都是真理。

2、我永远相信只要永不放弃,我们还是有机会的。最后,我们还是坚信一点,这世界上只要有梦想,只要不断努力,只要不断学习,不管你长得如何,不管是这样,还是那样,男人的长相往往和他的的才华成反比。今天很残酷,明天更残酷,后天很美好,但绝对大部分是死在明天晚上,所以每个人不要放弃今天。

3、孙正义跟我有同一个观点,一个方案是一流的Idea加三流的实施;另外一个方案,一流的实施加三流的Idea,哪个好?我们俩同时选择一流的实施,三流的Idea.

4、我既要扔鞭炮,又要扔炸弹。扔鞭炮是为了吸引别人的注意,迷惑敌人;扔炸弹才是我真正的目的。不过,我可不会告诉你我什么时候扔鞭炮,什么时候扔炸弹。游戏就是要虚虚实实,这样才开心。如果你在游戏中感到很痛苦,那说明你的玩法选错了。

5、“其实,有的时候人的最大问题就在于他说的都是对的”

6、那些私下忠告我们,指出我们错误的人,才是真正的朋友。

7、我生平最高兴的,就是我答应帮助人家去做的事,自己不仅是完成了,而且比他们要求的做得更好,当完成这些信诺时,那种兴奋的感觉是难以形容的……

8、注重自己的名声,努力工作、与人为善、遵守诺言,这样对你们的事业非常有帮助。

9、商业合作必须有三大前提:一是双方必须有可以合作的利益,二是必须有可以合作的意愿,三是双方必须有共享共荣的打算。此三者缺一不可。

10、服务是全世界最贵的产品,所以最佳的服务就是不要服务,最好的服务就是不需要服务、

11、永远不要跟别人比幸运,我从来没想过我比别人幸运,我也许比他们更有毅力,在最困难的时候,他们熬不住了,我可以多熬一秒钟、两秒钟。

12、今天到北大演讲心里特别激动。我一直把北大的学子当做我的偶像,一直考却考不进,所以我想如果有一天我一定要到北大当老师。

13、看见10只兔子,你到底抓哪一只?有些人一会儿抓这个兔子,一会儿抓那个兔子,最后可能一只也抓不住。CEO的主要任务不是寻找机会而是对机会说NO.机会太多,只能抓一个。我只能抓一只兔子,抓多了,什么都会丢掉、

14、我们公司是每半年一次评估,评下来,虽然你的工作很努力,也很出色,但你就是最后一个,非常对不起,你就得离开。

15、我们与竞争对手最大的区别就是我们知道他们要做什么,而他们不知道我们想做什么。我们想做什么,没有必要让所有人知道。

16、网络上面就一句话,光脚的永远不怕穿鞋的。

17、中国电子商务的人必须要站起来走路,而不是老是手拉手,老是手拉着手要完蛋。我是说阿里巴巴发现了金矿,那我们绝对不自己去挖,我们希望别人去挖,他挖了金矿给我一块就可以了。

18、我深信不疑我们的模式会赚钱的,亚马逊是世界上最长的河,8848是世界上最高的山,阿里巴巴是世界上最富有的宝藏。一个好的企业靠输血是活不久的,关键是自己造血。

19、我为什么能活下来?第一是由于我没有钱,第二是我对INTERNET一点不懂,第三是我想得像傻瓜一样。

20、发令枪一响,你是没时间看你的对手是怎么跑的。只有明天是我们的竞争对手。

21、如果早起的那只鸟没有吃到虫子,那就会被别的鸟吃掉。

22、听说过捕龙虾富的,没听说过捕鲸富的。

23、好的东西往往都是很难描述的。

24、在我看来有三种人,生意人:创造钱;商人:有所为,有所不为。企业家:为社会承担责任。企业家应该为社会创造环境。企业家必须要有创新的精神。

25、一个公司在两种情况下最容易犯错误,第一是有太多的钱的时候,第二是面对太多的机会,一个CEO看到的不应该是机会,因为机会无处不在,一个CEO更应该看到灾难,并把灾难扼杀在摇篮里。

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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