面试公司包括阿里系的高德地图，优酷，斑马网络，饿了吗，今日头条，华为2012实验室，拼多多，陌陌，以及一些自动驾驶相关公司
2024/1/17 10:53:47
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合成孔径视觉测距是多目视觉测量与单目视觉测量相结合的产物。
合成孔径聚焦测距方法是一种通用的图像视觉方法，对光照、色彩、纹理等变化稳定性好，能实时处理，适用于复杂的交通管理工程，为车辆自动驾驶找到了一种新导航方法。
利用小孔成像模型摄像机共面阵列获取图像序列，根据图像序列获取各距离段所对应的桶型失真和像差校正叠加图像，计算基准图像中每个像素的邻域与每一幅校正叠加图像中相应区域的相似测度，并选取相似测度随像差校正叠加图像变化的范围大于一预设阈值的像素作为可测距像素，相似度最大的校正叠加图像所对应的距离段即为该可测距像素对应目标点所处的距离段。
实测数据表明该测距方法具有鲁棒性好，算法简单的优点。
合成孔径聚焦测距方法是一种通用的图像视觉方法，对光照、色彩、纹理等变化稳定性好，能实时处理，适用于复杂的交通管理工程，为车辆自动驾驶找到了一种新导航方法。
利用小孔成像模型摄像机共面阵列获取图像序列，根据图像序列获取各距离段所对应的桶型失真和像差校正叠加图像，计算基准图像中每个像素的邻域与每一幅校正叠加图像中相应区域的相似测度，并选取相似测度随像差校正叠加图像变化的范围大于一预设阈值的像素作为可测距像素，相似度最大的校正叠加图像所对应的距离段即为该可测距像素对应目标点所处的距离段。
实测数据表明该测距方法具有鲁棒性好，算法简单的优点。
2024/1/4 20:50:09
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VCU整套开发源码+PCB原理图+详细资料开发流程说明书，从底层程序到上层界面，以及故障诊断等，全部包含在内，十分丰富的资源。
电动汽车整车控制器（VCU）是电动汽车整车控制系统的核心部件，它采集电机控制系统信号、加速踏板信号、制动踏板信号及其他部件信号，根据驾驶员的驾驶意图综合分析并做出相应判断后，计算出运行所需要的电机输出转矩等参数，从而协调各个动力部件的运动，保障电动汽车的正常行驶。
此外，可以通过充电和制动能量回收等实现较高的能量效率。
在完成能量和动力控制的同时，还监控下层的各部件控制器的动作，它对汽车的正常行驶、电池能量的制动回馈、网络管理、故障诊断与处理、车辆状态监控等功能起着关键作用。
电动汽车整车控制器（VCU）是电动汽车整车控制系统的核心部件，它采集电机控制系统信号、加速踏板信号、制动踏板信号及其他部件信号，根据驾驶员的驾驶意图综合分析并做出相应判断后，计算出运行所需要的电机输出转矩等参数，从而协调各个动力部件的运动，保障电动汽车的正常行驶。
此外，可以通过充电和制动能量回收等实现较高的能量效率。
在完成能量和动力控制的同时，还监控下层的各部件控制器的动作，它对汽车的正常行驶、电池能量的制动回馈、网络管理、故障诊断与处理、车辆状态监控等功能起着关键作用。
2023/12/25 5:03:52
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基于模型预测控制设计的无人驾驶车辆轨迹跟踪问题，内附有MATLAB程序与详细的建模过程，研究车辆转向的同学可以作为参考
2023/12/21 8:09:27
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本资源提供了一个自动驾驶汽车程序启动扩展卡尔曼滤波项目C++代码。
所谓扩展卡尔曼滤波器，就是适用于非线性系统的卡尔曼滤波器，可以更广泛的应用在项目中。
所谓扩展卡尔曼滤波器，就是适用于非线性系统的卡尔曼滤波器，可以更广泛的应用在项目中。
2023/12/16 17:13:19
2.54MB
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1.深度学习(⽐互联⽹⼤多了)2.数据芯⽚⾰新(英特尔过时了)3.虚拟世界(Metaverse是终局)4.移动⽀付(忘掉传统银⾏吧)5.⽐特币的基本⾯6.⽐特币：机构投资者来了7.电动汽⻋（嗯，这只是开始）8.⾃动化(机器⼈来了，不是坏事)9.⽆⼈驾驶⽹约⻋(对，你没看错)10.⽆⼈机送货(重新思考运输)11.航空航天(⻢斯克，说的就是你)12.3D打印(彻底改变制造业，赋能设计师)13.⻓读测序(帮助你掌握⾃⼰的健康)14.多癌筛查(预防癌症，远离癌症)15.第⼆代细胞和基因疗法(从肿瘤开始)
2023/12/7 1:26:54
10.24MB
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该资源对自动驾驶行业的KITTI数据集进行详细介绍，对其中的灰度相机、彩色相机、imu数据指标进行介绍，辅助研究者进行分析研究。
2023/12/6 4:20:57
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为了说明训练过程，本示例将训练SegNet，一种用于图像语义分割的卷积神经网络(CNN)。
用于语义分割的其他类型网络包括全卷积网络(FCN)和U-Net。
以下所示训练过程也可应用于这些网络。
本示例使用来自剑桥大学的CamVid数据集展开训练。
此数据集是包含驾驶时所获得的街道级视图的图像集合。
该数据集为32种语义类提供了像素级标签，包括车辆、行人和道路。
本示例创建了SegNet网络，其权重从VGG-16网络初始化。
要获取VGG-16，请安装NeuralNetworkToolbox?ModelforVGG-16Network：安装完成后，运行以下代码以验证是否安装正确。
此外，请下载预训练版SegN
用于语义分割的其他类型网络包括全卷积网络(FCN)和U-Net。
以下所示训练过程也可应用于这些网络。
本示例使用来自剑桥大学的CamVid数据集展开训练。
此数据集是包含驾驶时所获得的街道级视图的图像集合。
该数据集为32种语义类提供了像素级标签，包括车辆、行人和道路。
本示例创建了SegNet网络，其权重从VGG-16网络初始化。
要获取VGG-16，请安装NeuralNetworkToolbox?ModelforVGG-16Network：安装完成后，运行以下代码以验证是否安装正确。
此外，请下载预训练版SegN
2023/11/15 8:25:03
1.06MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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