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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最初のパイロットおよび重要な記事では、主に自動運転技術で一般的に使用されるいくつかの座標系と、それらの間の相関と変換を完了し、最終的に統合環境モデルを構築する方法を紹介します。ここでの焦点は、車両からカメラの剛体への変換 (外部パラメータ)、カメラから画像への変換 (内部パラメータ)、および画像からピクセル単位への変換を理解することです。 3D から 2D への変換には、対応する歪み、変換などが発生します。要点:車両座標系とカメラ本体座標系を平面座標系とピクセル座標系に書き換える必要がある 難易度:画像の歪みを考慮する必要がある 歪み補正と歪み付加の両方を画面上で補正する2. はじめに ビジョンシステムには、ピクセル平面座標系 (u, v)、画像座標系 (x, y)、カメラ座標系 ()、世界座標系 () の合計 4 つの座標系があります。それぞれの座標系には関係性があり、

自動運転では軌道予測が重要な役割を果たしており、自動運転軌道予測とは、車両の走行過程におけるさまざまなデータを分析し、将来の車両の走行軌跡を予測することを指します。自動運転のコアモジュールとして、軌道予測の品質は下流の計画制御にとって非常に重要です。軌道予測タスクには豊富な技術スタックがあり、自動運転の動的/静的知覚、高精度地図、車線境界線、ニューラル ネットワーク アーキテクチャ (CNN&GNN&Transformer) スキルなどに精通している必要があります。始めるのは非常に困難です。多くのファンは、できるだけ早く軌道予測を始めて、落とし穴を避けたいと考えています。今日は、軌道予測に関するよくある問題と入門的な学習方法を取り上げます。関連知識の紹介 1. プレビュー用紙は整っていますか? A: まずアンケートを見てください。

この論文では、自動運転においてさまざまな視野角 (遠近法や鳥瞰図など) から物体を正確に検出するという問題、特に、特徴を遠近法 (PV) 空間から鳥瞰図 (BEV) 空間に効果的に変換する方法について検討します。 Visual Transformation (VT) モジュールを介して実装されます。既存の手法は、2D から 3D への変換と 3D から 2D への変換という 2 つの戦略に大別されます。 2D から 3D への手法は、深さの確率を予測することで高密度の 2D フィーチャを改善しますが、特に遠方の領域では、深さ予測に固有の不確実性により不正確さが生じる可能性があります。 3D から 2D への方法では通常、3D クエリを使用して 2D フィーチャをサンプリングし、Transformer を通じて 3D と 2D フィーチャ間の対応のアテンション ウェイトを学習します。これにより、計算時間と展開時間が増加します。

著者の個人的な考えの一部 自動運転の分野では、BEV ベースのサブタスク/エンドツーエンド ソリューションの開発に伴い、高品質のマルチビュー トレーニング データとそれに対応するシミュレーション シーンの構築がますます重要になってきています。現在のタスクの問題点に対応して、「高品質」は 3 つの側面に分離できます。 さまざまな次元のロングテール シナリオ: 障害物データ内の近距離車両、車両切断中の正確な進行角、車線などラインデータ 曲率の異なるカーブやランプ・合流・合流などの撮影が難しいシーン。これらは多くの場合、大量のデータ収集と複雑なデータ マイニング戦略に依存しており、コストがかかります。 3D 真の値 - 一貫性の高い画像: 現在の BEV データ取得は、センサーの設置/校正、高精度マップ、再構成アルゴリズム自体のエラーの影響を受けることがよくあります。これが私を導いた

19 年前の論文を突然発見 GSLAM: A General SLAM Framework and Benchmark オープンソース コード: https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM 全文に直接アクセスして、この作品の品質を感じてください ~ 1 抽象的な SLAM テクノロジー近年多くの成功を収め、多くのハイテク企業の注目を集めています。ただし、既存または新たなアルゴリズムへのインターフェイスを使用して、速度、堅牢性、移植性に関するベンチマークを効果的に実行する方法は依然として問題です。この論文では、GSLAM と呼ばれる新しい SLAM プラットフォームを提案します。これは、評価機能を提供するだけでなく、研究者が独自の SLAM システムを迅速に開発するための有用な方法を提供します。

この四角い男性は、目の前にいる「招かれざる客」の正体について考えながら眉をひそめていることに注意してください。彼女が危険な状況にあることが判明し、これに気づくと、彼女は問題を解決するための戦略を見つけるためにすぐに頭の中で探索を始めました。最終的に、彼女は現場から逃走し、できるだけ早く助けを求め、直ちに行動を起こすことにしました。同時に、反対側の人も彼女と同じことを考えていた……『マインクラフト』では、登場人物全員が人工知能によって制御されている、そんなシーンがありました。それぞれに個性的な設定があり、例えば先ほどの女の子は17歳ながら賢くて勇敢な配達員です。彼らは記憶力と思考力を持ち、Minecraft の舞台となるこの小さな町で人間と同じように暮らしています。彼らを動かすのはまったく新しいものであり、

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