Linux 운영 및 유지 관리 기술에 능숙하여 고연봉의 길을 걷고 있습니다.
Linux는 오픈소스 운영체제로서 최근 몇 년간 인터넷 업계에서 점점 더 많은 주목을 받으며 널리 사용되고 있습니다. Linux 운영 및 유지 관리 기술에 능숙한 사람에게는 취업 경쟁과 급여 및 복리후생 측면에서 큰 이점이 있습니다. 이 기사에서는 Linux 운영 및 유지 관리 기술을 익히고 높은 급여를 받는 방법을 살펴보겠습니다.
우선, 리눅스의 기본 지식을 이해하는 것이 리눅스 운영 및 유지보수 기술을 배울 수 있는 유일한 방법입니다. Linux는 안정성, 보안, 효율성이라는 특징을 지닌 Unix와 유사한 운영 체제입니다. 입문단계에서는 먼저 리눅스의 역사, 배포판 버전, 기본 동작 명령어 등을 배워야 한다. 리눅스에 대한 기본 지식을 익히는 것이 이후 학습의 기초가 된다.
둘째, 실용적인 프로젝트에 적극적으로 참여하세요. 실제로만 우리는 Linux 운영 및 유지 관리 기술을 진정으로 이해하고 숙달할 수 있습니다. 클라우드 서버를 임대해 개인 웹사이트를 구축하고, 이메일 서버를 구성하고, 클러스터를 구축하는 방식으로 이를 연습할 수 있습니다. 실제로 문제가 발생하면 정보를 검색하고 다른 사람에게 조언을 구하는 데 능숙해야 문제를 신속하게 해결하고 자신의 운영 및 유지 관리 능력을 향상시킬 수 있습니다.
동시에 오픈 소스 커뮤니티에 참여하는 것은 자신의 Linux 운영 및 유지 관리 기술을 향상시키는 효과적인 방법입니다. 오픈 소스 커뮤니티에서는 같은 생각을 가진 사람들과 소통하고, 경험을 공유하고, 더 많은 학습 리소스를 얻을 수 있습니다. 또한, 오픈 소스 프로젝트에 참여하고 프로젝트 개발 및 유지 관리에 직접 기여할 수 있습니다. 오픈소스 커뮤니티에 참여하는 경험은 자신의 영향력과 가시성을 높일 수 있으며, 이는 경력 개발 및 급여 보상에 큰 도움이 됩니다.
기본 지식과 실무 경험 외에도 지속적인 실력 향상도 높은 연봉을 받는 비결입니다. 리눅스 운영 및 유지보수 기술에는 서버 구축 및 관리, 네트워크 구성, 시스템 최적화 등이 포함됩니다. 교육 수업에 참석하거나, 기술 교류회에 참여하거나, 온라인 자율 학습 과정을 통해 지속적으로 기술을 배우고 업데이트할 수 있습니다. 동시에 업계 동향에 주의를 기울이고 신기술과 새로운 도구의 개발 동향을 이해하고 이를 적시에 학습하고 적용하며 경쟁력을 유지해야 합니다.
또한, 업무 경험을 쌓는 것도 고연봉을 위한 중요한 길입니다. 실제 작업을 통해 우리는 더 많은 도전과 문제에 직면하고 문제 해결 능력을 발휘할 것입니다. 동시에 업무 경험은 자신의 강점과 능력을 입증하고 직장에서의 경쟁력을 향상시킬 수도 있습니다. 그러므로 우리는 프로젝트에 적극적으로 참여하고, 더 많은 책임과 역할을 맡도록 노력하며, 가능한 한 빨리 풍부한 업무 경험을 축적해야 합니다.
마지막으로, 지속적인 학습과 자기 개선은 고액의 Linux 운영 및 유지 관리 엔지니어가 되기 위한 필수 자질입니다. 기술은 빠르게 업데이트되고 반복됩니다. 끊임없이 학습하고 학습 동기를 유지해야만 업계의 변화를 따라갈 수 있습니다. 관련 서적을 읽고, 기술 블로그를 팔로우하고, 기술 교류회에 참여함으로써 새로운 지식을 배울 수 있습니다. 또한, 항상 학습 마인드를 유지하고 학습을 습관으로 여기며 의사소통 능력, 관리 능력 등 전반적인 자질을 지속적으로 향상시켜야 합니다.
한마디로 리눅스 운영 및 유지보수 기술에 능숙해지는 것은 고연봉을 위한 중요한 길입니다. 기본 지식을 배우고, 실제 프로젝트에 참여하고, 오픈 소스 커뮤니티에 참여하고, 지속적으로 기술을 향상시키고, 업무 경험을 축적하고, 계속 학습함으로써 경쟁력과 전문 역량을 지속적으로 향상시켜 직장에서 더 나은 개발 및 급여 혜택을 얻을 수 있습니다.
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첫 번째 파일럿 및 주요 기사에서는 주로 자율 주행 기술에서 일반적으로 사용되는 여러 좌표계를 소개하고 이들 간의 상관 관계 및 변환을 완료하고 최종적으로 통합 환경 모델을 구축하는 방법을 소개합니다. 여기서 초점은 차량에서 카메라 강체로의 변환(외부 매개변수), 카메라에서 이미지로의 변환(내부 매개변수), 이미지에서 픽셀 단위로의 변환을 이해하는 것입니다. 3D에서 2D로의 변환에는 해당 왜곡, 변환 등이 포함됩니다. 요점: 차량 좌표계와 카메라 본체 좌표계를 다시 작성해야 합니다. 평면 좌표계와 픽셀 좌표계 난이도: 이미지 평면에서 왜곡 제거와 왜곡 추가를 모두 고려해야 합니다. 2. 소개 좌표계에는 픽셀 평면 좌표계(u, v), 이미지 좌표계(x, y), 카메라 좌표계(), 월드 좌표계() 등 총 4가지 비전 시스템이 있습니다. 각 좌표계 사이에는 관계가 있으며,

StableDiffusion3의 논문이 드디어 나왔습니다! 이 모델은 2주 전에 출시되었으며 Sora와 동일한 DiT(DiffusionTransformer) 아키텍처를 사용합니다. 출시되자마자 큰 화제를 불러일으켰습니다. 이전 버전과 비교하여 StableDiffusion3에서 생성된 이미지의 품질이 크게 향상되었습니다. 이제 다중 테마 프롬프트를 지원하고 텍스트 쓰기 효과도 향상되었으며 더 이상 잘못된 문자가 표시되지 않습니다. StabilityAI는 StableDiffusion3이 800M에서 8B 범위의 매개변수 크기를 가진 일련의 모델임을 지적했습니다. 이 매개변수 범위는 모델이 많은 휴대용 장치에서 직접 실행될 수 있어 AI 사용이 크게 줄어든다는 것을 의미합니다.

자율주행 궤적 예측은 차량의 주행 과정에서 발생하는 다양한 데이터를 분석하여 차량의 향후 주행 궤적을 예측하는 것을 의미합니다. 자율주행의 핵심 모듈인 궤도 예측의 품질은 후속 계획 제어에 매우 중요합니다. 궤적 예측 작업은 풍부한 기술 스택을 보유하고 있으며 자율 주행 동적/정적 인식, 고정밀 지도, 차선, 신경망 아키텍처(CNN&GNN&Transformer) 기술 등에 대한 익숙함이 필요합니다. 시작하기가 매우 어렵습니다! 많은 팬들은 가능한 한 빨리 궤도 예측을 시작하여 함정을 피하기를 희망합니다. 오늘은 궤도 예측을 위한 몇 가지 일반적인 문제와 입문 학습 방법을 살펴보겠습니다. 관련 지식 입문 1. 미리보기 논문이 순서대로 되어 있나요? A: 먼저 설문조사를 보세요, p

본 논문에서는 자율 주행에서 다양한 시야각(예: 원근 및 조감도)에서 객체를 정확하게 감지하는 문제, 특히 원근(PV) 공간에서 조감(BEV) 공간으로 기능을 효과적으로 변환하는 방법을 탐구합니다. VT(Visual Transformation) 모듈을 통해 구현됩니다. 기존 방법은 크게 2D에서 3D로, 3D에서 2D로 변환하는 두 가지 전략으로 나뉩니다. 2D에서 3D로의 방법은 깊이 확률을 예측하여 조밀한 2D 특징을 개선하지만, 특히 먼 영역에서는 깊이 예측의 본질적인 불확실성으로 인해 부정확성이 발생할 수 있습니다. 3D에서 2D로의 방법은 일반적으로 3D 쿼리를 사용하여 2D 기능을 샘플링하고 Transformer를 통해 3D와 2D 기능 간의 대응에 대한 주의 가중치를 학습하므로 계산 및 배포 시간이 늘어납니다.

저자 개인 생각 중 일부 자율주행 분야에서는 BEV 기반의 하위 작업/End-to-End 솔루션 개발로 인해 고품질의 다시점 훈련 데이터와 그에 따른 시뮬레이션 장면 구축이 점점 더 중요해지고 있습니다. 현재 작업의 문제점에 대응하여 "고품질"은 세 가지 측면으로 분리될 수 있습니다. 다양한 차원의 롱테일 시나리오(예: 장애물 데이터의 근거리 차량 및 자동차 절단 과정의 정확한 방향 각도) 곡률이 다른 곡선이나 경사로/병합/병합 등 캡처하기 어려운 차선 데이터. 이는 종종 비용이 많이 드는 대량의 데이터 수집과 복잡한 데이터 마이닝 전략에 의존합니다. 3D 진정한 가치 - 매우 일관된 이미지: 현재 BEV 데이터 수집은 센서 설치/보정, 고정밀 지도 및 재구성 알고리즘 자체의 오류에 의해 영향을 받는 경우가 많습니다. 이것이 나를 이끌었다

갑자기 발견한 19년 된 논문 GSLAM: A General SLAM Framework and Benchmark 오픈소스 코드: https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM 전문으로 직접 가서 이 작품의 퀄리티를 느껴보세요~1 Abstract SLAM technology 최근 많은 성공을 거두었으며 많은 첨단 기술 기업의 관심을 끌었습니다. 그러나 기존 또는 신흥 알고리즘에 대한 인터페이스를 사용하여 속도, 견고성 및 이식성에 대한 벤치마크를 효과적으로 수행하는 방법은 여전히 문제로 남아 있습니다. 본 논문에서는 평가 기능을 제공할 뿐만 아니라 연구자에게 자체 SLAM 시스템을 신속하게 개발할 수 있는 유용한 방법을 제공하는 GSLAM이라는 새로운 SLAM 플랫폼을 제안합니다.

이 네모난 남자는 눈앞에 있는 '불청객'의 정체를 고민하며 미간을 찌푸리고 있다는 점에 주목해주세요. 알고 보니 그녀는 위험한 상황에 처해 있었고, 이를 깨닫자마자 문제를 해결하기 위한 전략을 찾기 위해 재빨리 정신적 탐색을 시작했습니다. 결국 그녀는 현장을 떠나 가능한 한 빨리 도움을 구하고 즉각적인 조치를 취하기로 결정했습니다. 동시에 반대편에 있는 사람도 그녀와 같은 생각을 하고 있었는데... <마인크래프트>에도 모든 캐릭터가 인공지능에 의해 조종되는 장면이 있었다. 예를 들어 앞서 언급한 소녀는 17세지만 똑똑하고 용감한 택배기사입니다. 그들은 마인크래프트를 배경으로 한 이 작은 마을에서 인간처럼 기억하고 생각하며 살아갈 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 그들을 움직이는 것은 아주 새로운 것입니다.

9월 23일, 국립방위기술대학교, JD.com 및 베이징 공과대학이 "DeepModelFusion:ASurvey"라는 논문을 발표했습니다. 딥 모델 융합/병합은 여러 딥 러닝 모델의 매개변수나 예측을 단일 모델로 결합하는 새로운 기술입니다. 이는 더 나은 성능을 위해 개별 모델의 편향과 오류를 보상하기 위해 다양한 모델의 기능을 결합합니다. 대규모 딥 러닝 모델(예: LLM 및 기본 모델)에 대한 딥 모델 융합은 높은 계산 비용, 고차원 매개변수 공간, 서로 다른 이종 모델 간의 간섭 등을 포함한 몇 가지 문제에 직면합니다. 이 기사에서는 기존 심층 모델 융합 방법을 네 가지 범주로 나눕니다. (1) 더 나은 초기 모델 융합을 얻기 위해 손실 감소 경로를 통해 가중치 공간의 솔루션을 연결하는 "패턴 연결"
