DBA职业规划技术成长路线
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/guoyjoe/article/details/42237127 DBA职业规划 一、Oracle DBA路线 课程规划： OracleDBA基础实战班 30课时 OracleOCP认证实战 72课时 OracleOCM认证实战 150课时 Oracle DSI核心技术实战 120课时 QTune系列I CBO内部
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/guoyjoe/article/details/42237127
DBA职业规划
一、Oracle DBA路线
课程规划：
OracleDBA基础实战班 30课时
OracleOCP认证实战 72课时
OracleOCM认证实战 150课时
Oracle DSI核心技术实战 120课时
QTune系列I CBO内部算法 12课时
QTune系统IItransformaction 12课时
QTune系统III QTune案例实战 12课时
QTune系统IV各种丰富的调优工具 12课时
OracleRAC&ASM实战 48课时
DTrace&Mdb深入调试Oracle 48课时
二、MySQL DBA路线
课程规划：
MySQL I实战班 48课时
初级DBA（维护方向）
MySQL II实战班 48课时
中级DBA（优化方向）
MySQL III实战班 24课时
高级DBA（架构方向）
MySQL IV实战班 【本文来自鸿网互联 (http://www.68idc.cn)】 48课时
超级DBA （源码方向）
三、大数据工程师路线
课程规划：
实战Hadoop系列之基础入门 12课时
实战Hadoop系列之深入解析HDFS 12课时
实战Hadoop系列之深入解析MapReduce 16课时
实战Hadoop系列之Hadoop新特性和案例分析 12课时
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Das Stable Diffusion 3-Papier wird endlich veröffentlicht und die architektonischen Details werden enthüllt. Wird es helfen, Sora zu reproduzieren?
Mar 06, 2024 pm 05:34 PM
Der Artikel von StableDiffusion3 ist endlich da! Dieses Modell wurde vor zwei Wochen veröffentlicht und verwendet die gleiche DiT-Architektur (DiffusionTransformer) wie Sora. Nach seiner Veröffentlichung sorgte es für großes Aufsehen. Im Vergleich zur Vorgängerversion wurde die Qualität der von StableDiffusion3 generierten Bilder erheblich verbessert. Es unterstützt jetzt Eingabeaufforderungen mit mehreren Themen, und der Textschreibeffekt wurde ebenfalls verbessert, und es werden keine verstümmelten Zeichen mehr angezeigt. StabilityAI wies darauf hin, dass es sich bei StableDiffusion3 um eine Reihe von Modellen mit Parametergrößen von 800 M bis 8 B handelt. Durch diesen Parameterbereich kann das Modell direkt auf vielen tragbaren Geräten ausgeführt werden, wodurch der Einsatz von KI deutlich reduziert wird
Beherrschen Sie die Koordinatensystemkonvertierung wirklich? Multisensorik-Themen, die für das autonome Fahren unverzichtbar sind
Oct 12, 2023 am 11:21 AM
Der erste Pilot- und Schlüsselartikel stellt hauptsächlich mehrere häufig verwendete Koordinatensysteme in der autonomen Fahrtechnologie vor und erläutert, wie die Korrelation und Konvertierung zwischen ihnen abgeschlossen und schließlich ein einheitliches Umgebungsmodell erstellt werden kann. Der Schwerpunkt liegt hier auf dem Verständnis der Umrechnung vom Fahrzeug in den starren Kamerakörper (externe Parameter), der Kamera-in-Bild-Konvertierung (interne Parameter) und der Bild-in-Pixel-Einheitenkonvertierung. Die Konvertierung von 3D in 2D führt zu entsprechenden Verzerrungen, Verschiebungen usw. Wichtige Punkte: Das Fahrzeugkoordinatensystem und das Kamerakörperkoordinatensystem müssen neu geschrieben werden: Das Ebenenkoordinatensystem und das Pixelkoordinatensystem. Schwierigkeit: Sowohl die Entzerrung als auch die Verzerrungsaddition müssen auf der Bildebene kompensiert werden. 2. Einführung Insgesamt gibt es vier visuelle Systeme Koordinatensystem: Pixelebenenkoordinatensystem (u, v), Bildkoordinatensystem (x, y), Kamerakoordinatensystem () und Weltkoordinatensystem (). Es gibt eine Beziehung zwischen jedem Koordinatensystem,
Dieser Artikel reicht aus, um etwas über autonomes Fahren und Flugbahnvorhersage zu lesen!
Feb 28, 2024 pm 07:20 PM
Die Trajektorienvorhersage spielt eine wichtige Rolle beim autonomen Fahren. Unter autonomer Fahrtrajektorienvorhersage versteht man die Vorhersage der zukünftigen Fahrtrajektorie des Fahrzeugs durch die Analyse verschiedener Daten während des Fahrvorgangs. Als Kernmodul des autonomen Fahrens ist die Qualität der Trajektorienvorhersage von entscheidender Bedeutung für die nachgelagerte Planungssteuerung. Die Trajektorienvorhersageaufgabe verfügt über einen umfangreichen Technologie-Stack und erfordert Vertrautheit mit der dynamischen/statischen Wahrnehmung des autonomen Fahrens, hochpräzisen Karten, Fahrspurlinien, Fähigkeiten in der neuronalen Netzwerkarchitektur (CNN&GNN&Transformer) usw. Der Einstieg ist sehr schwierig! Viele Fans hoffen, so schnell wie möglich mit der Flugbahnvorhersage beginnen zu können und Fallstricke zu vermeiden. Heute werde ich eine Bestandsaufnahme einiger häufiger Probleme und einführender Lernmethoden für die Flugbahnvorhersage machen! Einführungsbezogenes Wissen 1. Sind die Vorschaupapiere in Ordnung? A: Schauen Sie sich zuerst die Umfrage an, S
DualBEV: BEVFormer und BEVDet4D deutlich übertreffen, öffnen Sie das Buch!
Mar 21, 2024 pm 05:21 PM
In diesem Artikel wird das Problem der genauen Erkennung von Objekten aus verschiedenen Blickwinkeln (z. B. Perspektive und Vogelperspektive) beim autonomen Fahren untersucht, insbesondere wie die Transformation von Merkmalen aus der Perspektive (PV) in den Raum aus der Vogelperspektive (BEV) effektiv ist implementiert über das Modul Visual Transformation (VT). Bestehende Methoden lassen sich grob in zwei Strategien unterteilen: 2D-zu-3D- und 3D-zu-2D-Konvertierung. 2D-zu-3D-Methoden verbessern dichte 2D-Merkmale durch die Vorhersage von Tiefenwahrscheinlichkeiten, aber die inhärente Unsicherheit von Tiefenvorhersagen, insbesondere in entfernten Regionen, kann zu Ungenauigkeiten führen. Während 3D-zu-2D-Methoden normalerweise 3D-Abfragen verwenden, um 2D-Features abzutasten und die Aufmerksamkeitsgewichte der Korrespondenz zwischen 3D- und 2D-Features über einen Transformer zu lernen, erhöht sich die Rechen- und Bereitstellungszeit.
Das erste Weltmodell zur Erzeugung autonomer Fahrszenen mit mehreren Ansichten | DrivingDiffusion: Neue Ideen für BEV-Daten und Simulation
Oct 23, 2023 am 11:13 AM
Einige persönliche Gedanken des Autors Im Bereich des autonomen Fahrens sind mit der Entwicklung BEV-basierter Teilaufgaben/End-to-End-Lösungen hochwertige Multi-View-Trainingsdaten und der entsprechende Aufbau von Simulationsszenen immer wichtiger geworden. Als Reaktion auf die Schwachstellen aktueller Aufgaben kann „hohe Qualität“ in drei Aspekte zerlegt werden: Long-Tail-Szenarien in verschiedenen Dimensionen: z. B. Nahbereichsfahrzeuge in Hindernisdaten und präzise Kurswinkel beim Schneiden von Autos sowie Spurliniendaten . Szenen wie Kurven mit unterschiedlichen Krümmungen oder Rampen/Zusammenführungen/Zusammenführungen, die schwer zu erfassen sind. Diese basieren häufig auf der Sammlung großer Datenmengen und komplexen Data-Mining-Strategien, die kostspielig sind. Echter 3D-Wert – hochkonsistentes Bild: Die aktuelle BEV-Datenerfassung wird häufig durch Fehler bei der Sensorinstallation/-kalibrierung, hochpräzisen Karten und dem Rekonstruktionsalgorithmus selbst beeinträchtigt. das hat mich dazu geführt
GSLAM |. Eine allgemeine SLAM-Architektur und ein Benchmark
Oct 20, 2023 am 11:37 AM
Plötzlich wurde ein 19 Jahre altes Papier namens GSLAM: A General SLAM Framework and Benchmark mit offenem Quellcode entdeckt: https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM Gehen Sie direkt zum Volltext und spüren Sie die Qualität dieser Arbeit~1 Zusammenfassung der SLAM-Technologie hat in letzter Zeit viele Erfolge erzielt und die Aufmerksamkeit vieler High-Tech-Unternehmen auf sich gezogen. Es bleibt jedoch eine Frage, wie eine Schnittstelle zu bestehenden oder neuen Algorithmen hergestellt werden kann, um ein Benchmarking hinsichtlich Geschwindigkeit, Robustheit und Portabilität effizient durchzuführen. In diesem Artikel wird eine neue SLAM-Plattform namens GSLAM vorgeschlagen, die nicht nur Evaluierungsfunktionen bietet, sondern Forschern auch eine nützliche Möglichkeit bietet, schnell ihre eigenen SLAM-Systeme zu entwickeln.
„Minecraft' verwandelt sich in eine KI-Stadt und NPC-Bewohner spielen Rollenspiele wie echte Menschen
Jan 02, 2024 pm 06:25 PM
Bitte beachten Sie, dass dieser kantige Mann die Stirn runzelt und über die Identität der „ungebetenen Gäste“ vor ihm nachdenkt. Es stellte sich heraus, dass sie sich in einer gefährlichen Situation befand, und als ihr dies klar wurde, begann sie schnell mit der mentalen Suche nach einer Strategie zur Lösung des Problems. Letztendlich entschloss sie sich, vom Unfallort zu fliehen, dann so schnell wie möglich Hilfe zu suchen und sofort Maßnahmen zu ergreifen. Gleichzeitig dachte die Person auf der Gegenseite das Gleiche wie sie... In „Minecraft“ gab es eine solche Szene, in der alle Charaktere von künstlicher Intelligenz gesteuert wurden. Jeder von ihnen hat eine einzigartige Identität. Das zuvor erwähnte Mädchen ist beispielsweise eine 17-jährige, aber kluge und mutige Kurierin. Sie haben die Fähigkeit, sich zu erinnern und zu denken und in dieser kleinen Stadt in Minecraft wie Menschen zu leben. Was sie antreibt, ist ein brandneues,
So verwenden Sie Übersichtsanweisungen auf Google Maps
Jun 13, 2024 pm 09:40 PM
Ein Jahr nach seiner Einführung hat Google Maps eine neue Funktion eingeführt. Sobald Sie auf der Karte eine Route zu Ihrem Ziel festgelegt haben, wird Ihre Reiseroute zusammengefasst. Sobald Ihre Reise beginnt, können Sie die Routenführung auf dem Sperrbildschirm Ihres Telefons „durchsuchen“. Sie können Google Maps verwenden, um Ihre voraussichtliche Ankunftszeit und Route anzuzeigen. Während Ihrer Reise können Sie Navigationsinformationen auf Ihrem Sperrbildschirm anzeigen. Wenn Sie Ihr Telefon entsperren, können Sie Navigationsinformationen anzeigen, ohne auf Google Maps zugreifen zu müssen. Wenn Sie Ihr Telefon entsperren, können Sie Navigationsinformationen anzeigen, ohne auf Google Maps zugreifen zu müssen. Durch Entsperren Ihres Telefons können Sie Navigationsinformationen anzeigen, ohne auf Google Maps zuzugreifen. Durch Entsperren Ihres Telefons können Sie Navigationsinformationen anzeigen, ohne auf Google Maps zuzugreifen. Sie können Navigationsinformationen anzeigen, ohne auf Google Maps zuzugreifen.
