令我惊讶的是,有些人觉得编程并不令人兴奋——只将它当作是一份枯燥的工作.不过,虽然可能的确有很多无聊的编程工作,但这并不意味着你不得不接受这些工作中的一个.程序员有各种各样的机会,运用他们的技能去做一些有趣的事情,特别是如果他们懂Java的话. Java也许是时下雇主中最流行的语言,这意味着有很多很多不同的工作可供选择.只要稍微用心找一找,你就会发现一个能让你的生活快乐起来,让你愿意一大清早开开心心去上班的工作.当然,青菜萝卜各有所爱,这个人的感兴趣,可能是另一个人的不以为然.所以下面让我们来看

随着自动驾驶技术的发展,一辆新车从被改装到上路需要经过的调试流程也有了许多提升.今天,我希望结合自己之前的调车经验来跟大家分享一下我们是如何将系统的各个模块逐步上车.调试.集成,进而将一辆“新手”车培养成“老司机”的. ▌自动驾驶简介 这是一段来自维基百科的关于自动驾驶的定义:自动驾驶汽车,又称无人驾驶汽车.电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,为一种运输动力的无人地面载具.作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人类操作即能感测其环境及导航. 随着自动驾驶技术的发展,行业内涌现出了许多为了应对不同需求不同场

请大家务必审题,转行做程序员,是程序员,并非数据分析也不是软件测试. 首先声明:这是一篇容易引起撕逼的问答,为了祖国和谐,人民安康,请各位看官尽量理性讨论. 同时,这篇文章是面向一些初入行的朋友进行一些相对中肯一点的分析和建议而已,虽然有浓厚的个人色彩,但我还是尽量以事实说话,以代码说话,大牛们就不要拿自己的牛逼经验来这里装逼了. 我先问大家一个问题,为什么中国人用刀叉是很容易上手的一件事情,而外国人用筷子,应该是他们在中国吃饭时最痛苦的一件事情吧.为什么会这样呢? 其实原因非常简单,当我们学会

编程界的新宠 Julia 发布 1.0 正式版本,多种优势集于一身2018-08-14 14:14 公司Julia 的累积下载次数超过 200 万,已被应用于自动驾驶汽车.机器人.3D 打印.精准医疗.增强现实.基因组学.能源交易.机器学习.金融风控和太空任务设计等多个领域. 此次 Julia 1.0 版本的发布,更是将商业用户越来越看重的稳定性与原有的快速.高生产力的特性结合起来,足以媲美 Python,R,C++和 Java 等编程语言. 众多来自科技.咨询和金融等行业的公司都有采用 Jul

案 我是一个从建筑行业转行过来的后端工程师,转行来写代码了.最近发现经常有同学和网上的朋友问我一些转行的问题,零零散散地回答莫不如写一篇文章,以后回答此类问题就方便多了. 我的专业是给排水,属于非常传统的专业.大学期间自学了一些编程语言,没有什么项目经验,只能算是有一个感性认识.在真正换行业的时候,还是经历了一些波折的,所以还挺愿意分享出来的,让大家在换行的过程中有个参照. 如果你不是转行做开发的,也可以看看,毕竟套路是相通的,作为参考. 虽然我转行不久,但是我觉得我的分享还是有意义的,毕竟大牛

目录 关于缓存我们应该考虑什么?-intsmaze WeakHashMap弱引用-intsmaze 线程安全问题-intsmaze Collections-intsmaze ThreadLocal-intsmaze 序:使用java的Map做缓存,你是否考虑过容量导致的OOM问题,是否考虑命中率对性能的影响?? 应用系统开发中,我们经常会使用redis,memcache等第三方框架做缓存的解决方案,有的时候我们的需求以及应用场景并不是那么复杂,而且交付日期已经秒计了.我们怎么敢在现有的应用中引入

jsbsim的脚本文件分为几大类: 1.系统脚本: systems  包含通用飞机各部分功能模块组件以及自动飞行控件:Autopilot.xml  和 自动飞行的算法控件:GNCUtilities.xml 2.引擎脚本: engine:包含各个飞机的发动机控件 3.飞机脚本: aircraft:包含各个飞机的控件.输入输出.初始化参数 4.控制脚本: scripts:一次飞行模拟的全过程 现在来分析一次自动驾驶飞行所使用的部分脚本,以及脚本中的参数意义. 分析:C172的自动驾驶飞行 在脚本文件

 科技新闻小鹏汽车2016-03-28 10:42 [摘要]车辆路径规划问题中路网模型.路径规划算法和交通信息的智能预测为关键点. 由于驾驶员的驾驶工作繁重,同时随着汽车拥有量的增加,非职业驾驶员的数量增多,导致交通事故频繁发生.如何提高汽车的主动安全性和交通安全性已成为急需解决的社会性问题. 图1 智能汽车示意图 随 着计算机技术.电子技术.图像处理等信息处理技术研究的发展,研究人员开始将各种先进的技术应用于汽车控制上,辅助驾驶员进行汽车的操纵控制.在这些汽车 电子控制系统研究的基础上,结合蓬

基于DRL和TORCS的自动驾驶仿真系统 --之环境配置 玩TORCS和DRL差不多有一整年了,开始的摸爬滚打都是不断碰壁过来的,近来在参与CMU的DRL10703课程学习和翻译志愿者工作,也将自己以前的一些工作做一些备忘,以作为有兴趣同学的参考. TORCS仿真器平台安装 仿真器平台主要包括两步:安装TORCS,然后添加锦标赛用的patch. TORCS仿真器的安装 The open racing car simulator(TORCS)主页 仿真器源文件下载地址 支持windows和linu

AirSim 官方Github: https://github.com/Microsoft/AirSim AirSim 是微软的开源自动驾驶仿真平台(其实它还能做很多事情,这里主要用于自动驾驶仿真研究). AirSim 没有独立的官网,它托管在 Github 上面. AirSim 使用了 Unreal Engine 作为自己的图像开发引擎.所以想要运行AirSim,我们必须先会用Unreal Engine和它使用的平台工具. 下面我简单介绍一下 Unreal Engine,和如何使用它. 1 什

如今自动驾驶在全球范围内的发展势头愈发“凶猛”,该领域人才也一度被视为“香饽饽”. 即使在美国,自动驾驶工程师的起薪也已经突破了25万美元,我国‘“开价”之高更是令人咋舌. 人才.人才.还是人才!重要的事情说三遍! 我们深知,少数的几位技术大咖根本无法支撑自动驾驶技术的持续性发展,更多的工程师需要加入到自动驾驶的研发队伍中,可是具备丰富经验的专家又很忙,人才培训怎么办? 对此,Udacity 团队的David Silver深有感触! 作为Udacity 团队中自动驾驶课程培训的leader,Da

web前端工程师是近几年才发展出来的新兴职业,也是目前火爆且高薪的职业.大需求的市场环境下,出现了越来越多的人群转行做web前端工程师,如设计师.后台程序员.网虫.大学其他专业.策划.编辑等等. 要学习web前端开发,需要掌握哪些知识呢? 1HTML 这个是最简单的,也是最基础的.要熟练掌握div.form table.ul li .p.span.font这些标签,这些都是最常用的,特别是div和table,div用于布局.table也可以用于布局,但是不灵活,基本 table是用来和数据打交道

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2017年7月5日,百度举行了AI开发者大会,在会上发布了Apollo项目,并进行了演示,该项目在Github上已经能够被访问.出于一个程序员的好奇,昨天试玩了一把,确实不错. http://apollo.auto/,这个是阿波罗的首页,感兴趣的可以注册成为开发者.https://github.com/ApolloAuto/apollo这个时候github的地址.装了个ubuntu,然后建一个目录.git clone https://github.com/ApolloAuto/apollo.gi

大家好,今天我们主要介绍一下轨迹规划的探索和挑战,我主要从四个方面介绍: 轨迹规划的概念 决策 横向规划 纵向规划 轨迹规划的概念: 轨迹规划的核心就是要解决车辆该怎么走的问题.比如我们知道了附近有行人.骑自行车的人以及前方的卡车,如果我们现在将要左转,该怎么办?这就是轨迹规划该解决的问题. 轨迹规划的输入包括拓扑地图,障碍物及障碍物的预测轨迹,交通信号灯的状态,还有定位导航(因为要知道目的地是哪才能规划路径).车辆状态等其他信息.而轨迹规划的输出就是一个轨迹,轨迹是一个时间到位置的函数,就是在

今天为大家分享下,自动驾驶在复杂环境下的高精度定位技术. 定位/导航负责实时提供载体的运动信息,包括载体的:位置.速度.姿态.加速度.角速度等信息. 自动驾驶对定位系统的基本要求: 1. 高精度:达到厘米级. 2. 高可用性:保持它的稳定性,自动驾驶测试已经从封闭的场景转移到更开放的场景,这要求我们定位系统能处理更多更复杂的情况. 3. 高可靠性:整个定位的输出是感知,规划与控制的输入,如果定位系统出现偏差将会导致很严重的后果. 4. 自主完好性检测:因为我们系统的可靠性只能做到非常接近100%

Pony.ai 在多传感器感知上积累了很多的经验,尤其是今年年初在卡车上开始了新的尝试.我们有不同的传感器配置,以及不同的场景,对多传感器融合的一些新的挑战,有了更深刻的认识,今天把这些经验,总结一下,分享给大家,与大家一起讨论. 本次分享分为三部分: 为什么需要多传感器融合? 传感器融合的一些先决条件 如何做传感器融合? ▌为什么需要多传感器融合? 首先,单一传感器在自动驾驶中,都有各自的挑战,所以先了解下常用的传感器的挑战是什么: 1. Camera data 照相机数据遇到的挑战: ① 没

本次分享聚焦于高精地图在自动驾驶中的应用,主要分为以下两部分: 1. 高精地图 High Definition Map 拓扑地图 Topological Map / Road Graph 3D栅格地图 3D Grid Map 2. 定位 Localization 一． 高精地图 High Definition Map ★ 拓扑地图 Topological Map / Road Graph 1. 传统地图 我们先看下传统地图,这是从百度地图里截出来的图,从这张图我们可以看到很多信息: 拓扑信息:我

案例教学,把“问题”讲清楚了,赞 Pony.ai 在多传感器感知上积累了很多的经验,尤其是今年年初在卡车上开始了新的尝试.我们有不同的传感器配置,以及不同的场景,对多传感器融合的一些新的挑战,有了更深刻的认识,今天把这些经验,总结一下,分享给大家,与大家一起讨论. 本次分享分为三部分: 为什么需要多传感器融合? 传感器融合的一些先决条件 如何做传感器融合? ▌为什么需要多传感器融合? 首先,单一传感器在自动驾驶中,都有各自的挑战,所以先了解下常用的传感器的挑战是什么: 1. Camera dat

本次分享的大纲: Perception Introduction Sensor Setup & Sensor Fusion Perception Onboard System Perception Technical Challenges 1. Perception Introduction Perception系统是以多种sensor的数据,以及高精度地图的信息作为输入,经过一系列的计算及处理,对自动驾驶车的周围的环境精确感知.能够为下游模块提供丰富的信息,包括障碍物的位置.形状.类别及速度信

1.直方图滤波(Histogram Filter)的算法思想 直方图滤波的算法思想在于:它把整个状态空间dom(x(t))切分为互不相交的部分\(b_1.b_2....,b_{n-1}\),使得: 然后定义一个新的状态空间\(y_t \in \{0,-,n−1\}\),当且仅当\(x(t)∈b_i\)时,\(y_t=i\),由于\(y_t\)是一个离散的状态空间,我们就可以采用离散贝叶斯算法计算\(bel(y_t)\).\(bel(y_t)\)是对\(bel(x_t)\)的近似,它给出x(t)在