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2018-07-10
解密这门生意——商业角度看
在上个世纪程序员人数很少但都是精英黑客,参与的目的是以码会友,不会发太烂的代码,顺着社区容易找到技术大师,几个IT高手也容易蹭出商业火花。 2. 商业公司主导 现在越来越多的公司参与到项目中,甚至主导了很多商业项目;现在项目的精英理想主义色彩褪去,但打破认知垄断的初心没变。 软件是打破软件专利垄断,而且大部分都很便宜甚至免费,这就很适合做商业降维打击。这个篇幅太长我不展细谈,只抛出三个案例: IBM提供AIX技术帮助完善了Linux,SUN和软的服务器操作系统都不太好卖了。 Java、Golang的发者生态比 dot Net要友好热烈,这些程序员的待遇差距越来越大。 硬件公司Intel支持云计算项目,这些软件可以促进自家CPU、主板、SSD和网卡的销售。 中国有句俗话叫“财散则人聚”,老外终于学会了“码散则厂商聚”。对于以IT技术为核心竞争力的企业,降低门槛既可用于绝地反击,又可用于做大行业生态。 3.
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
我们有很多任务,每个任务输是多的,包括激光雷达、图像等。如果要用 Apollo 搭建感知系统,如何选择传感器、传感器配置?希望它做什么任务。 这是三种基本传感器的效果对比,LiDAR 是激光雷达,Radar 是汽车通用毫米波雷达,Camera 是摄像头。绿色代做得好,黄色代做得普通,红色代做得差。最后,说明了三种传感器融合效果是最好的。 那么 ,感知系统放模块怎么做? 点云感知。放了 LiDAR 点云测,可以判断点云里的每个点是否为障碍物,障碍物的类型是什么。 感知框架。用的是深度学习,它可以做到精准测和识别。而深度学习非常耗费计算量。需要依靠搭建的车载智能系统,来支撑深度学习模型,以达到毫秒级感知。 高精地图。先以当前的激光雷达作为坐标系核心,把地图中的点投到坐标系里。然后建立快速的格,根据感知的距离扩大坐标区域。之后对俯视图进行网格化,网格化参数可以在 Apollo 进行配置。最后输送给障碍物测。 障碍物测。分为特征抽取、点云测、点云聚类、后处理、闭包提取。
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