关于热点的一些思考

      

        最近总是或多或少被一些科技热点充斥于耳旁,作为一介屁民,本应该安守本分的沉醉于当下一地鸡毛的漂泊生活。可是当被那些高大上科技洪流冲击过后也难免产生一些自己的胡思乱想。

        今天我想说的就是无人驾驶,听起来是那么的具有幻灭感,坦白说我是很期待的,因为如果真的有一天能够全部实现无人驾驶,我就可以不用考驾照了,想想都觉得开心,谁说不是呢?

         但是作为旁观者,我总觉的现在以计算机视觉+模式识别+大数据分析为核心的无人驾驶的研究方向是那么的不靠谱,因为人的行为是具有高度不确定性的,我很难想象在一个繁忙的交通场景中有一些无人驾驶的交通工具,又有一些由人来主导的传统的交通工具。由于有人的参与,会使这个交通场景变得的具有极强的不确定性,比如有人突然会闯红灯或者急刹车之类的,当然还要考虑有更多的自然和社会因素的叠加。大量不确定的存在会使这个场景的边界变的几乎不可控,边界不可控会使无人驾驶的系统稳定性和安全性变的十分脆弱。

        所以,未来的无人驾驶不应该是依靠计算机视觉+模式识别+大数据分析的单点实时预判与控制的模式,应该是靠超强中心控制的完全的无人参与的自动驾驶,也就是说,对于某些特定的场景,所有的交通参与者都应该是无人控制的,控制的所有权全部交由控制中心。

        再通俗点讲,就是对于普通用户来讲,只需关心何时何地去那里以及何时到的问题,由大的控制中心来完成所有的路径规划及实现,当然用户是无需关心这些的。控制中心利用自己的超强的计算能力,全网络的信息搜集与反馈能力以及对个体参与者的控制能力来完成精准个性化的服务。

        也许以后人类的每一次出行,就会像现在一条信息在互联网的一次通信般快速!

        

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
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