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  • 读者问题:提升研发效率最有效的方法有哪些? 首先,这个问题的前提是你敢于质疑你的研发方法。如果发现团队长时间无法突破研发瓶颈,很可能是因为研发的方法不对。 团队的管理者应时常审视团队使用的研发策略,思考有没有更好的方法,...
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  • 在回答读者问题之前,不得不提上周的行业最大的新闻:Waymo在凤凰城正式对外推出无人驾驶服务,车上没有了安全驾驶员。其实,在此之前,Waymo已经在对外测试无人驾驶,但之前,乘客必须首先签一份协议,表示自己承认车的危险性...
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  • 毫不夸张的说,这个问题算是业界一个million-dollarquestion。搞懂这个问题很难,即使搞懂了,也很难在团队实施。我在这里举几个例子,只能起到抛砖引玉的效果,具体还是要看各位读者团队的具体需求。...
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  • 理论上讲,测试的环节越周密、越仔细越好。而现实中,我们往往没有足够的时间或资源去做所有的测试,或是测试所用的工具还不够成熟。因此,工程师们往往要决定,在有限的条件下,应该作何取舍。...
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  • 而问题是,工程师们往往只擅长写代码,却忽视了通过测试找到代码中的问题。花一个月时间做好了一个新的驾驶技能,就以为万事大吉了。车一旦上路,问题(bug)却层出不穷。...
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  • 调试好了一辆车上的传感器,还要保证可以将其顺利复制到车队里的其他车上。即使已经调试好了多辆车,一旦车的型号发生变化,或是车体的设计发生变化,就又需要重新调试。过程十分复杂。...
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  • 事实是,大部分的公司并不会将裁员的决策过程公开。这些问题的答案我们永远无从知晓。员工们得到的唯一消息就是,你组里的某某被裁了,在他们的Slack被关闭之前,跟他们道个别吧。仅此而已。...
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  • 无人驾驶公司之所以裁员,其实主要还是因为无人驾驶行业还未开始盈利,甚至在接下来的五年时间里都不可能。盈利需要足够庞大的车队以及相对成熟的ODD(适用运营场景)。在那一天到来之前,无人驾驶只能是一个烧钱的行业。...
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  • 这种利用深度学习弊端破坏识别系统的方法可以统称为对抗攻击(adversarial attacks),即针对识别对象做出特殊改动,人的肉眼看不出来任何异样,但是会导致识别模型失灵。我们来看几个例子。...
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  • 首先,我们其实没必要纠结哪篇论文值得读,哪些不值得。很多人卡在这一步,结果干脆一篇也不去读。如果掌握了快速读paper的方法,看到一篇不值得读的,不继续读下去就是了。...
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  • 若要将硬件带来的影响降到最低,团队就必须马上分析出软件开发里那一部分不需要硬件的验证,在疫情期间主攻软件开发,等疫情结束之后,再将硬件提上日程。...
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    2009次阅读
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  • 这时,我们需要自动驾驶车自己去“主动学习”如何驾驶,将有限的人类提供的数据最大化。如果我们回忆小时候是如何学会骑自行车的,会发现其实大人们并不会告诉你到底该怎么骑,主要还是靠自己探索,最终习惯了也就熟练了。...
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  • 你可以把你的代码想象为一款办公软件,没有用过的用户其实很难了解这款软件到底值不值得买。这时就需要靠包装与产品说明了,也就是文档(doc)。一次优秀的更新往往需要多种文档,包括一些几种。...
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  • 第二类获取信息的渠道是一些行业内的意见领袖,比如各大公司的CTO、知名的教授、相关咨询公司的研究人员、一些刚刚成立的小公司的CEO。当然,他们发表的信息大部分只能代表他们的个人观点,阅读时需持谨慎态度。...
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  • 另外,这种开发方式完全依赖人类的驾驶经验,但是人类的驾驶习惯很难量化。一些人看来比较危险的驾驶习惯,在另一些人看来却很平常。那么,我们该教无人车哪一种驾驶风格才对?像机器人一样驾驶的无人车,又该如何在众多人类驾驶车中生存...
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