登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
本文给出一条可落地的网络安全学习路线，从基础理论、操作系统与网络知识，到工具使用、靶场实战和方向选择，帮助零基础读者建立清晰的学习节奏，避免“东学一点西学一点”的低效状态。
本文聚焦网络安全入门阶段最容易被忽视的三块基础——操作系统、计算机网络与编程能力，说明每块知识要学到什么程度、为什么必须学，并给出可落地的练习方式，帮助读者在进入漏洞学习前把地基打扎实。
作者：小葡萄链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/68858564来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。关于面试题目我的目标公司是做自动驾驶或者机器人的公司，每个公司的面试不太一样。一种是先让你讲项目，一般在讲的时候会随时问问题，之后再是考一下基础SLAM问题和算法等。另一种是不让自己讲项目，面试官根据你的简历去不断深入发问。下面把
对于输入的RGB-D图像，首先计算点云及其归一化后的法向量，然后通过ICP算法迭代计算当前帧的相机位姿（输入为三维场景投影得到上一帧的深度图像，以及当前帧的点云），之后将当前点云融合到TSDF地图中，最后通过TSDF地图以及当前帧的位姿，预测（投影）出当前帧的深度图，该深度图用来和下一帧的点云计算下一阵的位姿。三角化实现过程（德劳内三角化）：从两张图像中提取匹配点对，根据两张图像的匹配点对，计算两
找工作这件事总是格外牵动我们的神经。哪家大厂开始招人了，哪位同学拿到了超高薪，哪位同学被拒了...总是能毫无悬念地成为朋友圈的热门话题，再高冷的大神都会忍不住点开、阅读。秋招马上就到了，我们邀请了一位同学跟大家分享下求职面经（可能是视野范围内写的最用心的一篇），希望能助大家求职一臂之力！Rome was not built in a day. 以下，enjoy~本文分为自我介绍、面试准备、如何选择
面试问题总结---SLAM部分
不知道你们用的什么环境，我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器，没有软件，或者没有资料，没人解答问题，都可以免费领取（包括今天的代码），过几天我还会做个视频教程出来，有需要也可以领取~给大家准备的学习资料包括但不限于：Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件python 零基础视频教程Python 界面开发实战教程Python 爬虫实战教程Python 数据
AI赋能机器视觉检测的过程，经历了从小模型到大模型，再到“小模型”的演进。大模型技术的出现，大幅降低了模型落地的门槛，提高了兼容性和稳定性，减少了过拟合的风险。AI视觉检测系统还开发了可视化功能，简化了模型开发过程，让非AI专家也能轻松开发和优化AI模型。我们的创新不仅仅停留在技术层面，还针对特定场景进行了“模型瘦身”，使得AI模型更加高效、成本更低，更容易与实际生产流程无缝对接。#智能制造、#
自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列03之C++STL面试题（01）
自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列07之C++STL面试题（03）
*12月5-6日，2024中国生成式AI大会（上海站）「GenAICon 2024」将在上海中星铂尔曼大酒店盛大举办。**中国生成式AI大会已成功举办两届，迅速成长为国内生成式AI领域最具影响力的产业峰会之一。此次也是中国生成式AI大会首次登陆上海举办，由智一科技旗下智能产业第一媒体、AI与硬科技知识分享社区共同发起。本次大会的指导单位是大会上海站将设置**“主会场峰会+分会场研讨会+展览区”**
几乎再没有好的机会，好的发展，特别是传统的自动驾驶方案：PnC，地图定位，中间件等终将没落。自动驾驶行业已进入尾声，现存的自动驾驶公司再倒闭三分之一，之后进入稳定状态。最近一段时间，具身智能行业火的不行。一如当初的自动驾驶行业，世事轮回。年后开始，all in 具身智能。
这里根据我的实操经验，分享一下如何自己搭建一个语言模型服务器。最后效果如下：首先需要搞一台GPU较强的机器，推荐先租一台腾讯云、阿里云等AI训练的机器，T4显卡就行，一般价格是按量付费几毛钱一个小时。我是抢到了腾讯云秒杀活动的主机，60块钱半个月，白菜价。土豪可以自己去装机长期玩。
Ollama 是一个强大的开源工具，专为构建和部署大型语言模型（LLM）设计。它提供了一个直观的命令行界面和服务器支持，使用户能够轻松下载、运行和管理各种流行的开源LLM。与需要复杂配置和强大硬件的传统 LLM 不同，Ollama 让使用大模型变得像操作手机App一样简单便捷。Ollama 支持多种大语言模型，如Qwen2、Llama3、Phi3、Gemma2等，它不仅简化了在本地环境中的运行和测
2024 睿抗机器人开发者大赛CAIP-编程技能赛-本科组（国赛） 解题报告
023年睿抗机器人开发者大赛CAIP-编程技能赛专科组（国赛）的解题报告
fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;模型压缩量化蒸馏结构优化内存约束精度保持计算效率INT8/FP16多阶段蒸馏轻量架构✅一句话总结：千亿模型压缩部署本质是精度-效率-硬件的三元博弈，需通过量化降低内存蒸馏保持精度结构优化适配硬件的协同策略，在边缘设备的内存、延迟、功耗约束下实现最优权衡。
2023 睿抗机器人开发者大赛CAIP-编程技能赛-高职组（省赛）解题报告
本文讨论了2022 RoboCom世界机器人开发者大赛高职组国赛题目"智能陪护"的解题思路与争议点。该题要求实现一个自动分配机器人护工的系统，处理老人下单和结算请求。作者指出题目可能存在三种情况：1)个人理解偏差；2)官方题意与标程不一致；3)测试数据较弱。重点分析了输出顺序的歧义点——题目要求严格按下单时间序输出，但AC代码似乎未完全遵循该原则。文章提供了Java版AC代码，并通过构造测试用例验
1. 负责空间智能、3D视觉相关研究，包括基于 经典方法、Transformer、MLLM 的三维空间和物体感知、理解与重建；2. 需要在以下至少一个领域具备3个月以上的研究或项目经验：3D视觉、3D重建、具身仿真环境，具身合成数据；最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。1. 计算机、自动化、电子等相关专业的在读本硕博学生，或者相关专业 Gap
2022 RoboCom 世界机器人开发者大赛-本科组（省赛）解题报告
2022 RoboCom 世界机器人开发者大赛-高职组（国赛）题解
2021 RoboCom高职组初赛题解
2021 RoboCom 世界机器人开发者大赛-高职组（复赛）解题报告。
2021 RoboCom世界机器人开发者大赛本科组初赛的题解
2021 RoboCom 世界机器人开发者大赛-本科组（决赛）解题报告
职场和发展
——职场和发展
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
openEuler 社区
地瓜机器人开发者社区
