系统学习

作者： 刘少山，唐洁，吴唯玥 责编： 何永灿，欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至 heyc@csdn.net 本文为 《程序员》 原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请 订阅《程序员》 本文是无人驾驶技术系列的第12篇，也是最后一篇（ 文末汇总了无人驾驶系列文章 ）。本文梳理总结了前面11篇涉及到的技术点，尝试呈现一个宏观的无人驾驶系统架构。另外，简单分析了无人驾驶的产业链现状以及根据笔者自己的经验提出了一些给开发者、创业者，以及投资者的建议。 无人驾驶技术总结 无人驾驶是一个复杂的系统，如图1所示，系统主要由三部分组成：算法端、Client端和云端。其中算法端包括面向传感、感知和决策等关键步骤的算法；Client端包括机器人操作系统以及硬件平台；云端则包括数据存储、模拟、高精度地图绘制以及深度学习模型训练。 图1 无人驾驶系统架构图 算法子系统从传感器原始数据中提取有意义的信息以了解周遭环境情况，并根据环境变化做出决策。Client子系统融合多种算法以满足实时性与可靠性的要求。举例来说，传感器以60HZ的速度产生原始数据，Client子系统需要保证最长的流水线处理周期也能在16ms内完成。云平台为无人车提供离线计算以及存储功能。通过云平台，我们能够测试新的算法、更新高精度地图并训练更加有效的识别、追踪、决策模型。 无人驾驶算法 算法系统由几部分组成：第一

在21世纪的今天，互联网可以说是当代发展最为迅速的行业，举个很简单的例子，现在的我们不论什么年龄阶层，几乎人手都有一部手机，上面的某博，某音，末手等软件，更是受到多数人的热爱，并且人们不仅仅用其来消遣娱乐，甚至是用来赚钱，比如说现在深受80.90后热爱的自媒体事业，而这些东西能够运行下去，核心要素便是因为网络的存在。 而在这里我想推荐喜欢互联网的人们，去了解并学习linux操作系统。或许很多人会问，linux到底是什么，我想没有深入接触过互联网的人，应该也知道什么是Windows吧，其实linux与Windows的用途很相像，都是一种操作系统。但不一样的是linux是开源系统，他是UNIX操作系统中的一种自由和开放源代码，任何人都可以自由使用、完全不受任何限制，并且是免费的，而正版的Windows是需要自费的。 为什么要建议大家使用linux而不是Windows呢，不仅仅是因为金钱问题，还因为俩个字安全!装着windows系统的电脑，总需要安装一些杀毒软件，并且即使是有杀毒软件，电脑也会经常中木马病毒，但是linux不一样，它的安全性极高，一般情况下不需要安装杀毒软件。 那么为什么鼓励大家去学呢，其实原因很简单，一开始我就说了，在网络高速发展的21世纪，几乎没有那个行业离得开网络，所以网络势必会发展成为前景最好的行业，而linux具有良好的可移植性和兼容性

自己学java有一段时间了，从开始什么叫jvm都不知道，到现在能独立做出一个小系统，还是挺有成就感的。当然，目前为止掌握的知识仍是九牛一毛。 刚接触java时有一种抵触感，比起C语言来说太啰嗦了，单单打印输出一句话就要好几行代码。不过用习惯eclipse之后反而爱上了它。一路上遇到各种坑，稍不小心就会哪里报错，之后到处找资料，上知乎，上CSDN，实在不行就google百度。 学习时只买了一本从入门到精通，讲的挺详细的，跟着书中的例子也能渐渐熟悉，然而还是觉得有问题。学完之后不知道能干什么，想做一些小玩意也做不出来，于是开始在网上找有没有更好的方法，后来知乎上有人推荐我一个网站https://how2j.cn/p/4440 上过这个网站之后觉得还挺不错的，知识点不算太全面，但是对于新手来说还是很友好的，每天花一两个小时能有很大进步 来源： CSDN 作者： Kuuga1998 链接： https://blog.csdn.net/weixin_44749867/article/details/104158195

Linux操作系统相比于十年前的普及程度已经有了大大提高，但是由于其桌面操作系统上的可视化窗口操作模式并不像Windows操作系统那样直观、完美，对于一些刚接触Linux的人或者初学者来说入手还是有一定的难度，所以其发展并不是那么迅速。 但是近年来Linux已经越来越受到重用，它不再仅仅是一些开源发烧友们之间炫耀资本，而且已经在多方面价值得到了体现，尤其在服务器操作系统方面，已经成为资深运维工程师的首选的操作工具。更多精彩 点我学 随着计算机行业的迅速发展，相信Linux操作系统将不仅仅只停留在平台应用上，他将会在更广的空间展现他那独有的优势与魅力。 现在对于大多数中国的电脑用户，很少有人自己用Linux操作系统的，而且还有相当一部分人甚至是第一次听说Linux。但这并不奇怪，即使在很多大学生眼里也大都如此。在你们眼里只有Windows，只有微软，比尔盖茨是你们大多数人的偶像。 那是微软先入为主的观念造成的，就如我们学习英语一样，如过我们生下来就用英语讲话，周围的人说的也都是英语，那么英语也就自然而然的学会了。而且像汉语一样受我们喜欢。 有资深Linux用户就吐槽：连Linux都学不会，智商真低！ 有程序员哥哥说：公开场合不要去扯智商，有歧视之嫌。但都是搞技术，你智商咋样，瞒不过别人的眼睛。看看你的代码就知道，和语言无关。更多精彩 点我学 有Linux用户说

近三年，大数据这个词出现的频次非常高，不仅纳入各大互联网巨头公司的战略规划中，同时也在国家的政府报告中多次提及，大数据已无疑成为当今时代的新宠。大数据给大多数人的感觉是，专业性强，门槛高，完全属于“高大上”的技术。好奇的人或许会通过网络了解一些概念，而有一些人则看到了大数据带来的机遇，投入大数据学习的洪流当中，投身大数据行业为自己带来利益。经历“坎坷”的学习大数据历程后，在求学之路上有哪些具体 容易掉入的“坑”？ 让我们一一盘点下。 ​ 1 在这里相信有许多想要学习大数据的同学，大家可以+下大数据学习裙：740041381，即可免费领取套系统的大数据学习教程 我们一起经历的那些坑 大多的初学者在入门初期，基本是在网上各种社区“大海捞针”的到处 知乎、百度： “大数据学习路径是怎么样的？” “学生党，会java，只有一台电脑！！如何学习大数据开发？” “ 语言是学R还是Python？” “我没时间有没钱，自学能学的会吗？” “现在大数据开发挺火的，谁知道大数据开发学习机构哪家靠谱？” “零基础学习大数据，想成为大数据开发工程师，请问该如何入门，有没有推荐网络教程，书籍或者大牛博客？” 自学过程中走过很多弯路，比如环境搭建，总会遇到各种奇葩问题，找不到答案；比如网上扑来各种资料不知道怎么分辨质量，也不知道如何科学利用，很痛苦又很困惑，毫无一点成就感，走了许多冤枉路，踩坑无数…… 第一

实验 1 Linux 系统的安装和常用命令 使用 Linux 系统的常用命令 启动 Linux 虚拟机，进入 Linux 系统，通过查阅相关 Linux 书籍和网络资料，或者参考 本教程官网的“实验指南”的“Linux 系统常用命令”，完成如下操作： （1）切换到目录 /usr/bin； （2）查看目录/usr/local 下所有的文件； （3）进入/usr 目录，创建一个名为 test 的目录，并查看有多少目录存在； （4）在/usr 下新建目录 test1，再复制这个目录内容到/tmp； （5）将上面的/tmp/test1 目录重命名为 test2； （6） 查看 word.txt 文件内容； （7） 将 word.txt 文件所有者改为 root 帐号，并查看属性； （8） 找出/tmp 目录下文件名为 test2 的文件； 来源： https://www.cnblogs.com/lishengming00/p/12254268.html

注意：只是简述，对正则对象的了解目前还不是很深刻，日后详细了解了再来修改。 正文： 正则对象 首先，我们要了解一下什么是正则对象： 正则表达式，又称规则表达式。（英语：Regular Expression ，在代码中常简写为regex、regexp或RE），计算机科学的一个概念。 正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。 1 、RegExp对象的创建方式 RegExp对象表示正则表达式，它是对字符串执行模式匹配的强大工具。 创建方式： var reg = new RegExp（“表达式”）； （开发中基本不用） var reg （变量名） = /^表达式$/ 直接量（开发中常用） 直接量中存在边界，即^代表开始，&代表结束 所谓直接量（literal）,就是程序中直接使用的数据值。 直接量方式的正则是对象，不是字符串，不要用引号。 2 、test方法 注意是test 而不是text 正则对象.test（string）； 用来检验字符串是否匹配正则。 全部字符匹配返回true，有字符不匹配返回false 3、正则对象使用注意事项。 直接量方式，如果一个字符不符合正则要求，就返回 false ，只有全部满足，才会返回 true 。 例如： <script type= "text/javascript" > var reg=/^xjmwan$/; //0-多个空格

笔记目录 概述 基本概念 函数 弹框 对象 数组 String对象 Window对象 MATH对象 DATE对象 DOM对象 事件 写在前面的 ：系统的学习JavaScript，以w3cschool提供的微课和文档为基准，记录自己之前不知道的知识点。学了一遍，今后就是项目中的应用和深入的学习了，笔记不断。各位仅供参考。 概述 组成 ECMAScript，描述了该语言的语法和基本对象。 文档对象模型（DOM），描述处理网页内容的方法和接口。 浏览器对象模型（BOM），描述与浏览器进行交互的方法和接口。 JavaScript可被放置在 HTML 页面的 <body> 和 <head> 部分中。 输出方式 document.write() ：将内容输出到HTML文档中。 window.alert() ：弹出警告框。 innerHTML ：写入到HTML元素中。 console.log() ：写入到浏览器的控制台。 基本概念 数据类型 基本类型：string，number，boolean，null，undefined，symbol（ES6新增）。 复杂类型：object。 JavaScript 中的变量是没有类型的，只有值才有。 弱类型：变量可以随时持有任何类型的值。 undefined 类型只有一个值，即 undefined 。 null 类型也只有一个值， 即 null 。 当值为 0

简介： 回首即将逝去的 2019 年，在人工智能领域中，都有哪些可圈可点的地方呢？《生成式深度学习》（Generative Deep Learning）（O’ Reilly Media 2019 年出版）一书作者 David Foster 为我们进行了回顾，对人工智能世界在这一年来发生的事情进行了大盘点。 2019 年无疑是忙碌的一年。人工智能的进步和新闻频频登上头条新闻，让我们的生活充满了敬畏和自豪的时刻，但一些其他时刻充却斥着一种恼人的想法，那就是这项技术让人们发现，我们的社会并没有准备好迎接人工智能的普及。 2019 年，究竟是人工智能进步的一年，还是幻灭的一年呢？随着研究人员攻城略地，迅速攻克以前难以企及的基准，今天，我们可不可以这样认为，这个领域已经正在步入稳步发展的轨道呢？ 在 ADSP （Applied Data Science Partners，意即“应用数据科学合作伙伴”）网站上，我们想后退一步，把 2019 年的人工智能界发生的事件整理好，以让公众能够有个全新的视角。在聚光灯下，重要的是要将一项工作最初吸引人们的兴趣，与它的实际重要性，以及它对该领域产生的影响区分开来。为此，本文将展开人工智能故事的平行线索，并试图分离出它们的意义。多亏了我们出色的内容作家 Elena Nisioti ，她将这些故事讲得如此精彩！ 让我们坐下来，一起回顾 2019

[白话解析] 深入浅出最大熵模型 0x00 摘要 本文将尽量使用易懂的方式，尽可能不涉及数学公式，而是从整体的思路上来看，运用感性直觉的思考来解释最大熵模型。并且从名著中找了几个具体应用场景来帮助大家深入这个概念。 0x01 背景概念 1. 什么是熵？ 熵这个概念可以从多个角度来理解。 1.1 从物理学角度理解熵 熵最早来原于物理学。德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念，用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度，能量分布得越均匀，熵就越大。即，熵是表示物质系统状态的一种度量，用它来表征系统的无序程度。 熵越大，系统越无序，意味着系统结构和运动的不确定和无规则； 熵越小，系统越有序，意味着系统具有确定和有规则的运动状态。 1.2 从系统复杂度理解熵 信息熵还可以作为一个系统复杂程度的度量，即物质系统有序化，组织化，复杂化状态的一种度量。 如果系统越复杂，出现不同情况的种类越多，那么他的信息熵是比较大的。 如果一个系统越简单，出现情况种类很少（极端情况为1种情况，那么对应概率为1，对应的信息熵为0），此时的信息熵较小。 熵越大则该系统不确定性就越大，该系统未来发展就存在越多的可能性。 1.3 熵的推导&定义 熵的定义是：𝐇(𝐱) = −𝒔𝒖𝒎(𝒑(𝒙)𝒍𝒐𝒈𝟐𝒑(𝒙)) 其中，𝑝(𝑥)代表随机事件𝑥的概率，H(X) 就被称为随机变量 x 的熵，它是表示随机变量不确定的度量