@fengtaida 来自 Tesla 前员工的讯息，autopilot 准确率遇到的瓶颈，想要继续突破，一部分需要依赖 5G 的 uRLLC，所以肯定不可能是没有用的

首先看看你的琴是不是琴弦距离太高了，太高了就调低一点

读研的效果，一大半看你的导师。有的导师会给你一堆破事干，有的导师会真的让你自己探索你喜欢的研究领域，他做的事情就是给予你平台和硬件支持（比如给你提供计算集群，资助你参加学术会议等等），我的硕导就是这样的人，还算幸运。还有一小部分导师，是最好的，不仅给你提供物质基础，并且对你的研究能起到很大的指导帮助作用，这样的就不常见了。

所以只要能找到个好导师，读研就很开心，而且能学到很多东西。虽然自学一样可以学很多东西，但是导师能给的硬件等设施，说实话自学没办法弄到。

@zzh1224 做很多深度学习用不了 amd，cuda 一统天下

新秀丽，全球联保，在任何国家坏了都能去修

试了试 dota，能玩，但是感觉延迟在 300ms 以上...emmm

还有就是实际上船只这种移动不是很快的物体，你既然知道了相机的移动参数，很容易就能算出一个预测出的大概的下一帧的目标区域，结合这些跟踪算法，精度一般不会太差了。

@xiaolinjia 可以的，deepsort 之类的跟踪算法用的是深度特征进行的追踪，相对更加鲁棒。但是精度自然会随着你的场景复杂度增加而变差。

完全可行，这其实是两个算法。一个 detection，用于检测出船只。一个 tracking，意思就是跟踪标号，找出当前帧中检测出的船只与之前帧中哪个船只是同一个，同一个的话就标同样的 ID，给你个示例算法，你去搜搜看：deepsort。

hugo 生成已经很快了呀，写个 shell 脚本就好了，hugo 然后 push。

iina+

只要一般大学毕业了的，5 随意考

anydesk 比不上，很多时候卡的 1b

最烦的是内存泄漏...也找不出咋修...

最烦的是内存泄漏...也找不出咋修...