能力说明:
精通JVM运行机制,包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数;能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题;能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序,使用并行Fork/Join框架;能过开发使用原始版本函数式接口的代码。
计算机方向专业,长期从事自动驾驶工作,主要负责感知模块。喜欢写博客和学习新知识。擅长深度学习和视觉算法开发,包括检测、分类和分割等方向。新技术和算法保持好奇,持续学习和跟进前沿技术。喜欢这样一句话:扬在脸上的自信,藏在心底的善良,溶在血液里的骨气,刻在生命里的坚强。
CamVid 数据集是由剑桥大学公开发布的城市道路场景的数据集。CamVid全称:The Cambridge-driving Labeled Video Database,它是第一个具有目标类别语义标签的视频集合。 数据集包 括 700 多张精准标注的图片用于强监督学习,可分为训练集、验证集、测试集。同时, 在 CamVid 数据集中通常使用 11 种常用的类别来进行分割精度的评估,分别为:道路 (Road)、交通标志(Symbol)、汽车(Car)、天空(Sky)、行人道(Sidewalk)、电线杆 (Pole)、围墙(Fence)、行人(Pedestrian)、建筑物(Building)
ARGO是一个自动驾驶场景的数据集,它有竞赛排行(立体深度估计、运动预测、3D检测、3D跟踪等等).Argoverse1.1 通过1000 多个驾驶小时中提取,包括 113 个场景的 3D 跟踪注释,和用于运动预测的 324,557 条车辆轨迹。
最近工作涉及到自动驾驶的,需要学习ROS,学习中总结了一些知识点,分享给大家。 机器人操作系统ROS,是一种分布式处理框架(又名Nodes),ROS常用C++和python编程语言开发;(这里项目开发采用C++ 11版本)。ROS的点对点设计以及服务和节点管理器等机制,可以分散由计算机视觉和语音识别等功能带来的实时计算压力,能够适应多机器人遇到的挑战。ROS免费并且开源。
用一个单独的类来做创建实例的过程,是工厂;用工厂方法代替new操作的一种模式;工厂模式就相当于创建实例对象的new,我们经常要根据类Class生成实例对象。 分类:简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式。
在正常情况下,docker默认连接的国外官方镜像,在国外的网友访问该官方镜像自然不成问题,中国的网络访问国外官方镜像网速一向很慢,而且往往还会遭遇断网的窘境。docker pull 国内网络链接失败或很卡慢,一般都需要更换至国内。
首先进行双目摄像头定标,获取双目摄像头内部的参数后,进行测距;本文的双目视觉测距是基于BM算法。注意:双目定标的效果会影响测距的精准度,建议大家在做双目定标时,做好一些(尽量让误差小)。
通过Python代码,实现检测代码段的运行时间、或检测函数的运行时间。
Ubuntu 18 不再使用initd管理系统,而是使用systemd;我们使用 update-rc.d,可以添加和删除服务,并将它们添加到Ubuntu / Debian启动脚本中,实现开启自启动效果。
开发过程中,有时需要一些sh脚本、python脚本、命令等在开机的时候自动执行;这种方法比较适合于ubuntu16及之前的版本;毕竟像ubunutu18本来是不带rc.local脚本的。
基于shell脚本,实现在不同时间段,执行任务。
如果单纯安装合适的显卡驱动,不要求显卡驱动的版本;可以使用xx驱动大师能安装,简单方便。但是由于开发的需要,显卡驱动的版本有要求的,需要指定版本的显卡驱动或最新版本的显卡驱动。
开发过程中需要用到GPU时,通常在安装配置GPU的环境过程中遇到问题;CUDA Toolkit和CUDNN版本的对应关系;CUDA和电脑显卡驱动的版本的对应关系;CUDA Toolkit、CUDNN、NCVV是什么呢?
Python串口通信有多种方式,本文是基于基于pyserial实现的。首先安装pyserial依赖库,了解常用的方法函数,认识Serial参数说明;然后电脑查看可用的端口,举个简单示例:能自动检测串口,并连接此串口,收集串口的数据;最后查看运行效果。
在Python开发中,需要安装一下包、依赖库或软件等,有时出现网络、权限和无法安装等问题困扰着我们,经历过一段时间的洗礼,悟出了一些要点分享给大家