杂谈

学习coding如同婴儿学步一样,模仿,尝试,迈步,跌倒,再来。


一上来就学习系统的基础知识,效率并不快,很多人倒在了漫长的道路上。其实我们完全可以升华的时候再这么做!



don‘t   overwhlem  trying learn too much

试着学太多,及时地学习,最好有项目驱动


使用一门技术开始工作:


1:如何起步

2:这门技术能做什么

3:再90%时间里都会用到的东西



试着将学习集中在两个主要的方面:


1:一个要精通的特长

2:软件开发里通用的技术 , 比如《代码大全》

(super coder 通常是精通一两个领域,并了解大量多领域通用的知识)




十个值得学习的 C 开源项目:



1:Webbench

2:CMockery

3:Libev

4:Memcached

5:Lua (标准的ANSI C)

6:SQLite

7:Redis

8:Nginx (网络编程教科书)

9:Unixvb

10:NETBSD (Unix like OS)


### 智能车技术最新进展 智能车技术近年来取得了显著进步,尤其是在自动驾驶领域。长城汽车于2021年6月推出的咖啡智能2.0智慧线控底盘整合了多个核心底盘系统,包括线控转向、线控制动、线控换挡、线控油门和线控悬挂,成为国内首个支持L4+级自动驾驶的线控转向底盘系统[^4]。 此外,中航集团旗下的耐世特也在2018年发布了SBW技术,并推出了静默方向盘系统及随需转向系统,这些技术支持L3+级自动驾驶。这表明在高级别自动驾驶方面,国内外厂商都在积极布局并取得了一定的技术突破。 与此同时,新能源汽车市场的快速发展也为智能车技术提供了更多可能性。根据外媒CleanTechnica统计的数据,比亚迪、特斯拉和上汽通用五菱分别以506,868辆、406,869辆和183,054辆的销量位居前列,占据了全球新能源汽车市场约34%的份额[^3]。这种市场需求的增长推动了智能车技术的研发与应用。 值得注意的是,随着深度学习技术的进步及其广泛应用,人工智能伦理和社会影响逐渐引起重视。确保人工智能技术发展既能提升社会福祉又能规避潜在风险已成为重要议题[^2]。这一趋势同样适用于智能车领域,特别是在数据隐私保护、算法公平性和安全性等方面需要持续关注。 ```python class AutonomousDrivingSystem: def __init__(self, level): self.level = level def describe(self): if self.level >= 4: return f"L{self.level} autonomous driving system with full automation capabilities." elif self.level == 3: return f"L{self.level} autonomous driving system requiring driver attention but capable of handling most situations autonomously." else: return f"Lower-level ({self.level}) autonomous assistance features." # Example usage ad_system_l4 = AutonomousDrivingSystem(4) print(ad_system_l4.describe()) ```
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