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本文将介绍自动驾驶汽车感知系统中的重要方法，包括定位器（或定位）、离线障碍物地图测绘、道路地图测绘、移动障碍物跟踪、交通信号检测与识别。 1.定位 定位模块负责估计自动驾驶汽车相对于地图或道路的姿态（位置和方向）。大多数通用的定位子系统都基于GPS。但是，总的来说这些系统不能用于城市中的自动驾驶汽车，因为在有遮挡的区域不能确保有 GPS 信号，比如树下、城市峡谷（大型建筑之间的区域）、隧道。 文献中已经提出了多种不依赖 GPS 的定位方法。它们主要可分为三类： 基于 LIDAR 的方法、基于摄像头的方法、基于 LIDAR 与摄像头的方法 。基于 LIDAR 的定位方法仅依靠 LIDAR 传感器，这种方法测量准确且易于处理，但成本较高；基于摄像头的定位方法很便宜廉价，但通常没那么精确可靠；在典型的基于 LIDAR 与摄像头的定位方法中，LIDAR 数据仅被用于构建地图，估计自动驾驶汽车相对于地图的位置则会使用相机数据，这能够降低成本。 1) 基于 LIDAR 的定位 光学雷达（Light Detection and Ranging，LiDAR）是一种光学遥感技术。首先它通过向目标物体发射一束激光，然后根据 接收-反射 的时间间隔确定目标物体的实际距离；再根据距离及激光发射的角度，通过几何变化推导出物体的位置信息。 LiDAR系统一般分成激光发射器，扫描与光学部件和感光部件。其中

某厂面试归来，发现自己落伍了！>>> 当前是一个流量为王的年代，优质内容成为各大内容供应方争抢流量的关键。因此，如何从每天发布的海量内容中，甄选识别出优质的潜力股，显得越来越重要。本文在微视冷启动这个场景下，对新上传短视频的潜力预测及相应的冷启流量配套做了一些初步工作和探索。 一、背景 在合适的时间把合适的内容推荐给合适的用户是推荐系统的重要目标，这个目标离不开推荐系统对用户和内容的充分理解。 但是，不可避免的，推荐系统总会迎来新用户和新内容。在没有数据积累的情况下进行推荐，就是冷启动。本文所讲的冷启动主要是指对微视新上传的短视频的冷启动。 作为一个内容分发平台，我们需要对内容保持敬畏之心，尊重和保护每一位内容生产者，让每一位用心的内容生产者都有被看见的机会，这样内容冷启动就显得至关重要。 通过冷启动，我们希望达到两个目标： 一是给予每一条内容一定数量的曝光，让创作者能够及时得到反馈，看到希望； 二是在冷启动曝光的过程中，快速定位目标用户，通过UserCF/LookaLike等推荐算法，将优质的内容投放给合适的用户。 随着用户发文量的逐渐上涨，冷启动阶段需要消耗的流量也越来越大。鉴于普通UGC内容的质量参差不齐，我们希望通过在冷启动之前对内容做一次初筛，将有限的流量向更好的内容倾斜，提升冷启动的性价比。 冷启动中的优质内容判断，涉及到对短视频的潜力预测

我们大学毕业，或者大学还没毕业的时候，很多小伙伴都会面临一个问题或者是烦恼，我不清楚我能做什么，或者说我适合做什么职业，这就好比我，我很喜欢足球，但是我排球的天赋很高，无论我足球怎么训练都很吃力，而排球我大学体育轻轻松松就可以拿麻烦，而足球不管我怎么努力能及格就已经不错了，这个就涉及到一个问题，就是我怎么才能在不尝试的情况下大概了解到我天赋，也许会在你职业生涯中少走很多弯路。 古话说的好，男怕入错行嘛，以往的方法都是大学的就业老师给你推荐，觉得你干什么什么合适，然后给你推荐实习，或者家里有关系，你可以尝试这样那样的实习机会，这样其实不是所有人都这个条件和机会的，那样的话，我们有没有一个简单的方法，哪怕是一个单纯的方向也好，当然是有滴，熟悉MBTI的小伙伴，应该了解过这个，这个是职业性格测试的简称，目前国际醉流行的职业人格评估工具，之所以称之为工具，说明他不百分百准确，只是个参考，单纯的指引你一个大概的工作方向应该还是不成问题的。 不同的测试版本有着不同的测试题，但是大概测试内容不会偏差很多，我一般人物测试题越多，人格描述就越精确，比较数据采样越多，越靠近真是的情况。目前 M B TI 的翻译版本达到20种，最早的瑞士心理学家C.G.Jung在慕尼黑精神分析会议上提出的性格标签概念，1998年慢慢从MBTI升级到了施测流程和行为规范，从这些数据上看，MBTI的贡献显而易见。