在无人驾驶汽车工程师纳米学位课程中,涉及数据融合Matlab代码的项目,重点是扩展卡尔曼滤波器和传感器融合。操作系统要求包括CMake版本不低于3.5,对于Linux和苹果电脑,推荐使用GCC / G++版本不低于5.4。Windows用户则建议通过安装Xcode命令行工具来配置编译环境。项目构建和运行步骤包括克隆存储库,创建构建目录,进行CMake编译,并执行输出文件的生成。数据文件示例位于“数据/”目录下。
无人驾驶汽车工程师纳米学位课程数据融合Matlab代码项目
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在这个项目中,使用卡尔曼滤波器估算感兴趣的运动对象状态,并使用嘈杂的激光雷达和雷达测量。 Udacity提供的模拟器(可下载)生成嘈杂的RADAR和LIDAR测量对象的位置和速度,扩展卡尔曼滤波器必须融合这些测量值以预测对象位置。存储库包含两个文件,用于Linux或Mac系统安装。对于Windows,可以使用Docker,VMware或安装uWebSocketIO。执行指定操作构建和运行主程序。
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云计算
大数据通用处理平台
分布式协调
分布式存储
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数据库
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机器学习工具
数据安全
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基础技能:
编程语言:Java, Python, Scala
数据结构与算法
Linux 操作系统
数据库原理
大数据框架:
Hadoop 生态系统:HDFS, MapReduce, YARN, Hive, Pig
Spark 生态系统:Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming
NoSQL 数据库:HBase, Cassandra, MongoDB
消息队列:Kafka, RabbitMQ
数据处理与分析:
数据清洗与预处理
数据建模与分析
数据可视化
机器学习算法
其他技能:
云计算平台:AWS, Azure, GCP
数据安全与隐私
团队协作与沟通
掌握以上技能,您将具备构建和维护大数据平台的能力,并能够从海量数据中提取有价值的信息,为企业决策提供数据支持。
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大数据工程师简历必备要素
一份优秀的大数据工程师简历需要清晰展示以下信息:
个人信息
姓名
联系方式(电话 & 邮箱)
LinkedIn 个人资料链接 (可选)
GitHub 个人资料链接 (可选)
个人简介
简洁概述您的专业背景、技能和职业目标。
工作经验
公司名称
职位
工作时间
主要职责和成就
教育背景
学位
专业
学校名称
毕业时间
技能
编程语言: Java, Python, Scala 等
大数据技术栈:Hadoop, Spark, Kafka 等
数据库技术:MySQL, PostgreSQL, NoSQL 等
数据仓库和ETL工具: Talend, Informatica, SQL Server Integration Services 等
数据分析和可视化工具:Tableau, PowerBI, QlikView 等
机器学习和人工智能框架:TensorFlow, PyTorch 等
云服务平台: AWS, Azure, Google Cloud 等
DevOps工具:Docker, Kubernetes, Jenkins 等
项目经验
项目名称
项目描述
使用的技术
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