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对此我深有感触,我从小就很想学钢琴,但没有机会。如今我工作了,就找了一家机构学琴。当我带着较强的目的性,比如希望短时间掌握我喜欢的乐曲,结果往往让人失望,特别容易弹错;与之相反,当我把弹钢琴视作工作之余的放松,纯粹地享受专注地学习一项毫无考核要求的新技能时,反而能够收获浓厚的乐趣和意外的进步。随着年岁增长,不得不做、紧急的事务变多了,能够投身于热爱的事弥足珍贵,而心存热爱会成为照亮日常生活的闪亮底色。
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从自动驾驶本义看,是要通过减少人工干预,甚至完全脱离人工干预情况下,在复杂道路交通环境中实现安全驾驶。而众所周知,目前的道路交通环境的复杂性,并不能完全用交通规则来覆盖。例如,机动车道上突然闯入的行人、自行车、两轮电动车等,这是在不遵守规则的情况下发生的,如何对端到端自动驾驶系统“说清楚”既要遵守交通规则,又要在类似突然情况下处理好行驶动作,是一件不容易的事。特别是“非规则”的情况可能千差万别,难以用一些理论模型来归纳概括,只能尽可能扩大数据库来“教”自动驾驶系统,这无形中就会提升算力需求。
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