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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Le papier Stable Diffusion 3 est enfin publié, et les détails architecturaux sont révélés. Cela aidera-t-il à reproduire Sora ?
Mar 06, 2024 pm 05:34 PM
L'article de StableDiffusion3 est enfin là ! Ce modèle est sorti il y a deux semaines et utilise la même architecture DiT (DiffusionTransformer) que Sora. Il a fait beaucoup de bruit dès sa sortie. Par rapport à la version précédente, la qualité des images générées par StableDiffusion3 a été considérablement améliorée. Il prend désormais en charge les invites multithèmes, et l'effet d'écriture de texte a également été amélioré et les caractères tronqués n'apparaissent plus. StabilityAI a souligné que StableDiffusion3 est une série de modèles avec des tailles de paramètres allant de 800M à 8B. Cette plage de paramètres signifie que le modèle peut être exécuté directement sur de nombreux appareils portables, réduisant ainsi considérablement l'utilisation de l'IA.
Avez-vous vraiment maîtrisé la conversion des systèmes de coordonnées ? Des enjeux multi-capteurs indispensables à la conduite autonome
Oct 12, 2023 am 11:21 AM
Le premier article pilote et clé présente principalement plusieurs systèmes de coordonnées couramment utilisés dans la technologie de conduite autonome, et comment compléter la corrélation et la conversion entre eux, et enfin construire un modèle d'environnement unifié. L'objectif ici est de comprendre la conversion du véhicule en corps rigide de caméra (paramètres externes), la conversion de caméra en image (paramètres internes) et la conversion d'image en unité de pixel. La conversion de 3D en 2D aura une distorsion, une traduction, etc. Points clés : Le système de coordonnées du véhicule et le système de coordonnées du corps de la caméra doivent être réécrits : le système de coordonnées planes et le système de coordonnées des pixels Difficulté : la distorsion de l'image doit être prise en compte. La dé-distorsion et l'ajout de distorsion sont compensés sur le plan de l'image. 2. Introduction Il existe quatre systèmes de vision au total : système de coordonnées du plan de pixels (u, v), système de coordonnées d'image (x, y), système de coordonnées de caméra () et système de coordonnées mondiales (). Il existe une relation entre chaque système de coordonnées,
Cet article vous suffit pour en savoir plus sur la conduite autonome et la prédiction de trajectoire !
Feb 28, 2024 pm 07:20 PM
La prédiction de trajectoire joue un rôle important dans la conduite autonome. La prédiction de trajectoire de conduite autonome fait référence à la prédiction de la trajectoire de conduite future du véhicule en analysant diverses données pendant le processus de conduite du véhicule. En tant que module central de la conduite autonome, la qualité de la prédiction de trajectoire est cruciale pour le contrôle de la planification en aval. La tâche de prédiction de trajectoire dispose d'une riche pile technologique et nécessite une connaissance de la perception dynamique/statique de la conduite autonome, des cartes de haute précision, des lignes de voie, des compétences en architecture de réseau neuronal (CNN&GNN&Transformer), etc. Il est très difficile de démarrer ! De nombreux fans espèrent se lancer dans la prédiction de trajectoire le plus tôt possible et éviter les pièges. Aujourd'hui, je vais faire le point sur quelques problèmes courants et des méthodes d'apprentissage introductives pour la prédiction de trajectoire ! Connaissances introductives 1. Existe-t-il un ordre d'entrée pour les épreuves de prévisualisation ? R : Regardez d’abord l’enquête, p
DualBEV : dépassant largement BEVFormer et BEVDet4D, ouvrez le livre !
Mar 21, 2024 pm 05:21 PM
Cet article explore le problème de la détection précise d'objets sous différents angles de vue (tels que la perspective et la vue à vol d'oiseau) dans la conduite autonome, en particulier comment transformer efficacement les caractéristiques de l'espace en perspective (PV) en vue à vol d'oiseau (BEV). implémenté via le module Visual Transformation (VT). Les méthodes existantes sont globalement divisées en deux stratégies : la conversion 2D en 3D et la conversion 3D en 2D. Les méthodes 2D vers 3D améliorent les caractéristiques 2D denses en prédisant les probabilités de profondeur, mais l'incertitude inhérente aux prévisions de profondeur, en particulier dans les régions éloignées, peut introduire des inexactitudes. Alors que les méthodes 3D vers 2D utilisent généralement des requêtes 3D pour échantillonner des fonctionnalités 2D et apprendre les poids d'attention de la correspondance entre les fonctionnalités 3D et 2D via un transformateur, ce qui augmente le temps de calcul et de déploiement.
Le premier modèle mondial de génération de vidéos de scènes de conduite autonomes multi-vues DrivingDiffusion : nouvelles idées pour les données et la simulation BEV
Oct 23, 2023 am 11:13 AM
Quelques réflexions personnelles de l'auteur Dans le domaine de la conduite autonome, avec le développement de sous-tâches/solutions de bout en bout basées sur BEV, les données d'entraînement multi-vues de haute qualité et la construction de scènes de simulation correspondantes sont devenues de plus en plus importantes. En réponse aux problèmes des tâches actuelles, la « haute qualité » peut être divisée en trois aspects : des scénarios à longue traîne dans différentes dimensions : comme les véhicules à courte portée dans les données sur les obstacles et les angles de cap précis lors du découpage des voitures, et les données sur les lignes de voie. . Scènes telles que des courbes avec des courbures différentes ou des rampes/fusions/fusions difficiles à capturer. Celles-ci reposent souvent sur de grandes quantités de données collectées et sur des stratégies complexes d’exploration de données, qui sont coûteuses. Valeur réelle 3D - image hautement cohérente : l'acquisition actuelle des données BEV est souvent affectée par des erreurs d'installation/calibrage du capteur, des cartes de haute précision et l'algorithme de reconstruction lui-même. cela m'a amené à
GSLAM | Une architecture générale et un benchmark
Oct 20, 2023 am 11:37 AM
J'ai soudainement découvert un article vieux de 19 ans GSLAM : A General SLAM Framework and Benchmark open source code : https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM Accédez directement au texte intégral et ressentez la qualité de ce travail ~ 1 Technologie SLAM abstraite a remporté de nombreux succès récemment et a attiré de nombreuses entreprises de haute technologie. Cependant, la question de savoir comment s'interfacer avec les algorithmes existants ou émergents pour effectuer efficacement des analyses comparatives en termes de vitesse, de robustesse et de portabilité reste une question. Dans cet article, une nouvelle plateforme SLAM appelée GSLAM est proposée, qui fournit non seulement des capacités d'évaluation, mais fournit également aux chercheurs un moyen utile de développer rapidement leurs propres systèmes SLAM.
'Minecraft' se transforme en une ville IA et les habitants des PNJ jouent comme de vraies personnes
Jan 02, 2024 pm 06:25 PM
Veuillez noter que cet homme carré fronça les sourcils, pensant à l'identité des « invités non invités » devant lui. Il s’est avéré qu’elle se trouvait dans une situation dangereuse, et une fois qu’elle s’en est rendu compte, elle a rapidement commencé une recherche mentale pour trouver une stratégie pour résoudre le problème. Finalement, elle a décidé de fuir les lieux, de demander de l'aide le plus rapidement possible et d'agir immédiatement. En même temps, la personne de l'autre côté pensait la même chose qu'elle... Il y avait une telle scène dans "Minecraft" où tous les personnages étaient contrôlés par l'intelligence artificielle. Chacun d’eux a un cadre identitaire unique. Par exemple, la jeune fille mentionnée précédemment est une coursière de 17 ans mais intelligente et courageuse. Ils ont la capacité de se souvenir, de penser et de vivre comme des humains dans cette petite ville de Minecraft. Ce qui les anime est une toute nouvelle,
Comment utiliser les directions en un coup d'œil sur Google Maps
Jun 13, 2024 pm 09:40 PM
Un an après son lancement, Google Maps lance une nouvelle fonctionnalité. Une fois que vous avez défini un itinéraire vers votre destination sur la carte, celle-ci résume votre itinéraire de voyage. Une fois votre voyage commencé, vous pouvez « Parcourir » le guidage routier à partir de l'écran de verrouillage de votre téléphone. Vous pouvez utiliser Google Maps pour voir votre heure d'arrivée estimée et votre itinéraire. Tout au long de votre voyage, vous pouvez consulter les informations de navigation sur votre écran de verrouillage et, en déverrouillant votre téléphone, vous pouvez consulter les informations de navigation sans accéder à Google Maps. En déverrouillant votre téléphone, vous pouvez afficher les informations de navigation sans accéder à Google Maps. En déverrouillant votre téléphone, vous pouvez afficher les informations de navigation sans accéder à Google Maps. En déverrouillant votre téléphone, vous pouvez afficher les informations de navigation sans accéder à Google Maps. En déverrouillant votre téléphone, vous pouvez afficher les informations de navigation sans accéder à Google Maps. vous pouvez afficher les informations de navigation sans accéder à Google Maps.
