从零开始汽车自动驾驶相关的软件学习

想进大厂车企，就是真心想问问自动驾驶相关知识该学什么，怎么学，学到什么程度才可以。

该答案引用ChatGPT的部分内容：
要从零开始学习汽车自动驾驶相关的软件，需要掌握以下几个方面的知识：

1 编程语言：了解常用的编程语言，例如Python、C++等。这些编程语言在自动驾驶软件中广泛使用。

2 算法和数据结构：了解常用的算法和数据结构，例如排序算法、图算法、树等。自动驾驶软件需要使用这些算法和数据结构来处理传感器数据、做出决策等。

3 机器学习：掌握机器学习的基础知识，例如监督学习、无监督学习、深度学习等。机器学习在自动驾驶软件中扮演着重要的角色，可以用来处理传感器数据、识别交通标志、识别车辆等。

4 计算机视觉：了解计算机视觉的基础知识，例如图像处理、特征提取、目标检测等。计算机视觉在自动驾驶软件中也扮演着重要的角色，可以用来识别交通标志、识别车辆等。

5 操作系统和网络编程：了解操作系统和网络编程的基础知识，例如Linux系统、网络通信等。自动驾驶软件需要和传感器、控制系统等进行通信，因此需要掌握这些知识。

要学习自动驾驶相关的软件，可以参考以下步骤：

1 学习编程语言和算法数据结构等基础知识。可以通过网上的教程、书籍等学习，建议选择系统性强、案例丰富的教程。

2 学习机器学习和计算机视觉的基础知识。可以通过网上的教程、书籍、公开课等学习。

3 学习操作系统和网络编程的基础知识。可以通过网上的教程、书籍等学习。

4 实践。可以通过参加自动驾驶相关的项目、开源项目等来积累经验。可以使用常见的开发框架和工具，例如ROS、TensorFlow、OpenCV等。

学到什么程度才可以进入大厂车企？这个问题比较难回答，因为每个车企对招聘要求不同。但是一般来说，需要掌握以上提到的基础知识，并且在自动驾驶相关的项目中有过实际经验，才能具备进入大厂车企的基础。

自动驾驶是一个系统工程，涉及到很多知识点。现在主要有云侧和端侧两大块，云侧主要包括建图地图、训练学习、仿真模拟，端侧主要包括传感、感知、定位、决策、控制，还有就是这些功能支撑的通信、系统、计算等。

如果您想进入大厂车企，可以选择一个方向专攻，解决最核心的问题，做到无可替代即可。例如，以感知模块为例，您需要从理论基础到工程实践双管齐下。首先，弄清楚核心问题: 简单来说，感知模块无非要解决障碍物检测，场景语义分割，目标跟踪三类问题（这三类问题会相互穿插，最好不要失衡；未来也有可能会大一统）。其次，对这三类问题针对性学习:从论文中明白这三个问题公认的理论（分析）工具各自是什么:深度学习目标检测，深度学习场景分割（机器学习里的条件随机场），图优化（贝叶斯后验概率等）。

希望这些建议能够帮助您了解自动驾驶相关知识。

汽车自动驾驶是一个涉及多个领域的复杂系统，需要掌握的知识点较多。以下是一些建议：

掌握计算机视觉和图像处理相关知识，包括但不限于传感器数据获取、图像处理、目标检测、场景分割、3D 重建等。
学习深度学习相关技术，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，了解目前主流的深度学习框架，例如 TensorFlow、PyTorch 等，并能够使用这些框架进行模型训练和评估。
掌握机器学习和优化算法，例如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度下降等，并能够将这些算法应用到实际问题中。
理解控制论和运动规划相关知识，包括 PID 控制器、状态反馈控制、路径规划、轨迹跟踪等。
对车辆动力学和车载电子系统有一定的了解，特别是对自动驾驶底盘及其相关硬件的工作原理有一定的掌握。
学习软件工程和设计模式等基础知识，以便能够设计、实现和维护复杂的自动驾驶系统。
在学习过程中，可以通过阅读相关的论文和书籍，参加在线课程和培训班，实践和积累项目经验等方式来不断提升自己的技术水平。此外，建议多关注自动驾驶领域的最新进展和技术趋势，了解国内外主流的自动驾驶企业和他们的产品及应用场景

汽车自动驾驶涉及多个领域，包括计算机科学、机械工程、电子工程等等。因此，想要从零开始学习汽车自动驾驶相关的软件，需要先建立起一定的基础知识。以下是一些建议：

学习编程基础：汽车自动驾驶相关的软件需要编写各种算法和程序，因此需要掌握编程语言，如C++、Python等。可以通过自学或是报班学习来掌握基础的编程知识。

学习机器学习和深度学习：汽车自动驾驶的核心技术之一是机器学习或是深度学习，因此需要学习相关的理论和实践经验。可以通过学习机器学习和深度学习相关的教材和课程来掌握相关的知识。

学习计算机视觉和传感器技术：汽车自动驾驶需要不同类型的传感器来捕捉周围环境的数据，如激光雷达、相机、超声波传感器等等。此外，需要学习相关的图像处理技术和计算机视觉算法。可以通过学习相关的课程和阅读相关的文献来学习这些知识。

参加相关的竞赛和项目：参加汽车自动驾驶相关的项目和竞赛可以帮助加深对相关知识的理解和实践经验。

需要注意的是，汽车自动驾驶相关的软件开发需要具有较高的技术门槛，需要付出较为长期的学习和实践投入。建议可以选择逐步深入学习和实践，同时不断更新自己的知识和技能。

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
学习自动驾驶软件需要具备以下基本技能：

  1. 语言基础：熟练掌握 C++/Python 等语言。

  2. 计算机视觉：掌握图像和视频处理技术，包括图像特征提取、目标检测、分类、识别等。

  3. 机器学习：掌握机器学习算法，如支持向量机、决策树、深度学习等。

  4. 软件工程：熟悉软件开发流程、代码规范，了解版本控制、代码管理等基础知识。

以下是学习自动驾驶软件的具体步骤：

  1. 学习 C++/Python 语言基础并掌握常用的数据结构与算法，这些可以多看一些基础书籍，建议《算法图解》、《数据结构与算法分析》。

  2. 学习计算机视觉方面的知识，包括 OpenCV 库的使用、图像特征提取、目标检测、分类、识别等。可以从《计算机视觉：模型、学习和推断》或者 MOOC 平台的计算机视觉相关课程入手。

  3. 学习机器学习方面的知识，需要深入学习经典的算法，包括支持向量机、神经网络、决策树等。建议从《机器学习》或者 MOOC 平台的机器学习相关课程入手。

  4. 掌握常用的自动驾驶软件开发框架：比如 Apollo、LGSVL Simulator1 等。需要掌握常用的数据类型、API 等，可以通过官网或者 Github 等平台学习相关 API 和文档。

  5. 熟悉车辆控制、传感器等相关知识。

以上是自学自动驾驶软件的主要路径。如果想进入大厂车企，建议多参加相关行业的比赛和项目，锻炼实战能力和团队协作能力。代码实现上可以到公开的开源项目中寻找，在 Github 上会有很多开源的自动驾驶项目可以参考。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！

如果您想进入大厂车企从事自动驾驶相关工作，以下是我建议您学习的知识和技能：

硬件基础：了解自动驾驶中所涉及到的硬件设备和传感器，例如雷达、摄像头、激光雷达、GPS等等。

编程语言和算法：熟悉C++、Python等编程语言，并掌握常用的机器学习、深度学习和计算机视觉算法。

自动驾驶系统架构：了解自动驾驶系统的整体架构和组成部分，包括传感器、数据处理、决策和控制等方面。

车辆动力学和控制：掌握车辆动力学和控制的基本原理，以及如何使用控制算法实现车辆的转向、加速和制动等操作。

ROS（机器人操作系统）：了解ROS系统的基本框架和使用方法，掌握ROS中的常用工具和库，例如rviz、moveit等。

实践经验：通过参加自动驾驶相关项目、比赛或实习等方式积累实践经验，加深对自动驾驶技术的理解和应用。

对于学习的方式和程度，您可以选择参加相关的在线课程、读相关的书籍、参加自动驾驶相关的培训班、实践项目等。除了学习和实践，您还可以尝试与业内从事自动驾驶相关工作的人士建立联系，了解更多行业动态和趋势，并寻求他们的建议和指导。

最后，要注意自己的专业素养和综合素质，包括沟通能力、团队合作能力、项目管理能力等等，这些也是大厂车企招聘人才的重要考量因素。

首先，你需要先学习软件开发，如何编程和开发软件；
其次，才是开发适用于自动驾驶的软件。
自动驾驶软件开发分很多类型：

  • 底层驱动软件，固件等
  • 系统软件，比如操作系统，RTOS等
  • 功能软件，服务软件等，比如监控，监视器等
  • 应用软件，比如自动驾驶算法库等
  • 工具链
    挑一个感兴趣的，前提是先打好基础，会编程和开发软件，这是前提，至于何时切入自动驾驶开发，机会很多，只要你能力强，就没问题，很多技能都是通用的。

接下来，介绍一下好的项目和资料：

1 Apollo (百度):
Apollo是百度开发的一个开源自动驾驶平台，为自动驾驶车辆提供一整套完整的解决方案。Apollo涵盖了定位、感知、规划、控制、云服务等方面。项目地址：https://github.com/ApolloAuto/apollo

2 Autoware:
Autoware是一个基于ROS（机器人操作系统）的开源自动驾驶软件，提供了从感知到决策、控制的一系列模块。项目地址：https://github.com/Autoware-AI/autoware.ai

3 CARLA:
CARLA是一个开源自动驾驶模拟器，为自动驾驶算法提供了一个虚拟的测试环境。CARLA支持多种传感器模拟，如相机、激光雷达、雷达等。项目地址：https://github.com/carla-simulator/carla

4 Udacity Self-Driving Car Engineer Nanodegree:
Udacity提供了一个自动驾驶工程师纳米学位课程，涵盖了自动驾驶的各个方面，如计算机视觉、深度学习、传感器融合、控制等。课程地址：https://www.udacity.com/course/self-driving-car-engineer-nanodegree--nd013

5 Waymo开放数据集:
Waymo提供了一个开放数据集，包含了高分辨率传感器数据，可用于训练和验证自动驾驶算法。数据集地址：https://waymo.com/open/

6 Comma.ai开放驾驶数据集:
Comma.ai提供了一个大规模的驾驶数据集，其中包含了大量的视频、IMU和GPS数据，可用于训练端到端的自动驾驶模型。数据集地址：https://archive.org/details/comma-dataset

7 NVIDIA DriveWorks SDK:
NVIDIA DriveWorks是一个针对自动驾驶和车辆辅助功能的软件开发工具包。它包含了处理感知、定位、规划和控制任务的各种库和API。官方网站：https://developer.nvidia.com/drive/driveworks-sdk

8 DeepDriving：Learning Affordance for Direct Perception in Autonomous Driving：
这是一篇关于端到端自动驾驶的经典论文，介绍了一种基于深度学习的直接感知方法。论文地址：http://deepdriving.cs.princeton.edu/paper.pdf

希望你学习愉快，有所帮助。

引用chatGPT作答，自动驾驶是一个涉及到多个领域的复杂系统，需要掌握多个学科的知识才能深入理解和应用。

以下是学习自动驾驶相关知识的一些建议：

1.计算机视觉和图像处理：自动驾驶系统需要从传感器（如摄像头、激光雷达）中获取图像和数据，并进行处理和分析。因此，需要掌握计算机视觉和图像处理的基本原理，例如图像滤波、特征提取、目标检测等。

2.机器学习和深度学习：自动驾驶系统需要对传感器数据进行处理和分类，因此需要掌握机器学习和深度学习的相关知识。特别是需要掌握深度学习算法和框架，例如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及 TensorFlow、PyTorch 等框架的使用。

3.控制理论和算法：自动驾驶系统需要实时对车辆进行控制和规划，因此需要掌握控制理论和算法。特别是需要掌握路径规划和轨迹跟踪的算法，例如 PID 控制、模型预测控制（MPC）等。

4.软件工程和系统架构：自动驾驶系统是一个复杂的软件系统，需要有良好的软件工程和系统架构能力，包括软件开发、测试、部署和维护等方面的知识。

5.法律和道德：自动驾驶系统涉及到道德和法律等方面的问题，例如道路交通安全、隐私保护等。因此需要了解相关的法律和道德标准，以确保自动驾驶系统的正当性和合规性。

学习自动驾驶相关知识的方法可以包括自学、参加培训班、参加线上课程等。需要不断学习并跟进最新的技术发展。至于学到什么程度才可以，则需要根据实际情况而定。在实际应用中，需要对自动驾驶系统的各个模块进行深入理解和实践，以确保其安全性和稳定性。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:
  • 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/725425
  • 这篇博客也不错, 你可以看下贝叶斯定理核心在后验概率是对先验概率的修正，即后验概率是描述来自先验概率的概率
  • 除此之外, 这篇博客: 深度学习推荐系统实战总结中的 注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？ 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:

    近几年来，注意力机制、兴趣演化序列模型和强化学习，都在推荐系统领域得到了广泛的应用。它们是深度学习推荐模型的发展趋势，也是我们必须要储备的前沿知识。

    作为一名算法工程师，足够的知识储备是非常重要的，因为在掌握了当下主流的深度学习模型架构（Embedding MLP 架构、Wide&Deep 和 DeepFM 等等）之后，要想再进一步提高推荐系统的效果，就需要清楚地知道业界有哪些新的思路可以借鉴，学术界有哪些新的思想可以尝试，这些都是我们取得持续成功的关键。

    所以，我会用两节课的时间，带你一起学习这几种新的模型改进思路。今天我们先重点关注注意力机制和兴趣演化序列模型，下节课我们再学习强化学习。

    什么是“注意力机制”？

    “注意力机制”来源于人类天生的“选择性注意”的习惯。最典型的例子是用户在浏览网页时，会有选择性地注意页面的特定区域，而忽视其他区域。

    比如，图 1 是 Google 对大量用户进行眼球追踪实验后，得出的页面注意力热度图。我们可以看到，用户对页面不同区域的注意力区别非常大，他们的大部分注意力就集中在左上角的几条搜索结果上。

    那么，“注意力机制”对我们构建推荐模型到底有什么价值呢？

    图1 Google搜索结果的注意力热度图

    价值是非常大的。比如说，我们要做一个新闻推荐的模型，让这个模型根据用户已经看过的新闻做推荐。那我们在分析用户已浏览新闻的时候，是把标题、首段、全文的重要性设置成完全一样比较好，还是应该根据用户的注意力不同给予不同的权重呢？当然，肯定是后者比较合理，因为用户很可能都没有注意到正文最后的几段，如果你分析内容的时候把最后几段跟标题、首段一视同仁，那肯定就把最重要的信息给淹没了。

    事实上，近年来，注意力机制已经成功应用在各种场景下的推荐系统中了。其中最知名的，要数阿里巴巴的深度推荐模型，DIN（Deep Interest Network，深度兴趣网络）。接下来，我们就一起来学习一下 DIN 的原理和模型结构。

    注意力机制在深度兴趣网络 DIN 上的应用

    DIN 模型的应用场景是阿里最典型的电商广告推荐。对于付了广告费的商品，阿里会根据模型预测的点击率高低，把合适的广告商品推荐给合适的用户，所以 DIN 模型本质上是一个点击率预估模型。

    注意力机制是怎么应用在 DIN 模型里的呢？回答这个问题之前，我们得先看一看 DIN 在应用注意力机制之前的基础模型是什么样的，才能搞清楚注意力机制能应用在哪，能起到什么作用。

    下面的图 2 就是 DIN 的基础模型 Base Model。我们可以看到，Base Model 是一个典型的 Embedding MLP 的结构。它的输入特征有用户属性特征（User Proflie Features）、用户行为特征（User Behaviors）、候选广告特征（Candidate Ad）和场景特征（Context Features）。

    用户属性特征和场景特征我们之前也已经讲过很多次了，这里我们重点关注用户的行为特征和候选广告特征，也就是图 2 中彩色的部分。

    图2 阿里Base模型的架构图 (出自论文 Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction)

    我们可以清楚地看到，用户行为特征是由一系列用户购买过的商品组成的，也就是图上的 Goods 1 到 Goods N，而每个商品又包含了三个子特征，也就是图中的三个彩色点，其中红色代表商品 ID，蓝色是商铺 ID，粉色是商品类别 ID。同时，候选广告特征也包含了这三个 ID 型的子特征，因为这里的候选广告也是一个阿里平台上的商品。

    我们之前讲过，在深度学习中，只要遇到 ID 型特征，我们就构建它的 Embedding，然后把 Embedding 跟其他特征连接起来，输入后续的 MLP。阿里的 Base Model 也是这么做的，它把三个 ID 转换成了对应的 Embedding，然后把这些 Embedding 连接起来组成了当前商品的 Embedding。

    完成了这一步，下一步就比较关键了，因为用户的行为序列其实是一组商品的序列，这个序列可长可短，但是神经网络的输入向量的维度必须是固定的，那我们应该怎么把这一组商品的 Embedding 处理成一个长度固定的 Embedding 呢？图 2 中的 SUM Pooling 层的结构就给出了答案，就是直接把这些商品的 Embedding 叠加起来，然后再把叠加后的 Embedding 跟其他所有特征的连接结果输入 MLP。

    但这个时候问题又来了，SUM Pooling 的 Embedding 叠加操作其实是把所有历史行为一视同仁，没有任何重点地加起来，这其实并不符合我们购物的习惯。

    举个例子来说，候选广告对应的商品是“键盘”，与此同时，用户的历史行为序列中有这样几个商品 ID，分别是“鼠标”“T 恤”和“洗面奶”。从我们的购物常识出发，“鼠标”这个历史商品 ID 对预测“键盘”广告点击率的重要程度应该远大于后两者。从注意力机制的角度出发，我们在购买键盘的时候，会把注意力更多地投向购买“鼠标”这类相关商品的历史上，因为这些购买经验更有利于我们做出更好的决策。

    好了，现在我们终于看到了应用注意力机制的地方，那就是用户的历史行为序列。阿里正是在 Base Model 的基础上，把注意力机制应用在了用户的历史行为序列的处理上，从而形成了 DIN 模型。那么，DIN 模型中应用注意力机制的方法到底是什么呢？

    我们可以从下面的 DIN 模型架构图中看到，与 Base Model 相比，DIN 为每个用户的历史购买商品加上了一个激活单元（Activation Unit），这个激活单元生成了一个权重，这个权重就是用户对这个历史商品的注意力得分，权重的大小对应用户注意力的高低。

    图3 阿里DIN模型的架构图 (出自论文 Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction)

    那现在问题就只剩下一个了，这个所谓的激活单元，到底是怎么计算出最后的注意力权重的呢？为了搞清楚这个问题，我们需要深入到激活单元的内部结构里面去，一起来看看图 3 右上角激活单元的详细结构。

    它的输入是当前这个历史行为商品的 Embedding，以及候选广告商品的 Embedding。我们把这两个输入 Embedding，与它们的外积结果连接起来形成一个向量，再输入给激活单元的 MLP 层，最终会生成一个注意力权重，这就是激活单元的结构。简单来说，激活单元就相当于一个小的深度学习模型，它利用两个商品的 Embedding，生成了代表它们关联程度的注意力权重。

    到这里，我们终于抽丝剥茧地讲完了整个 DIN 模型的结构细节。如果你第一遍没理解清楚，没关系，对照着 DIN 模型的结构图，反复再看几遍我刚才讲的细节，相信你就能彻底消化吸收它。

    注意力机制对推荐系统的启发

    注意力机制的引入对于推荐系统的意义是非常重大的，它模拟了人类最自然，最发自内心的注意力行为特点，使得推荐系统更加接近用户真实的思考过程，从而达到提升推荐效果的目的。

    从“注意力机制”开始，越来越多对深度学习模型结构的改进是基于对用户行为的深刻观察而得出的。由此，我也想再次强调一下，一名优秀的算法工程师应该具备的能力，就是基于对业务的精确理解，对用户行为的深刻观察，得出改进模型的动机，进而设计出最合适你的场景和用户的推荐模型。

    沿着这条思路，阿里的同学们在提出 DIN 模型之后，并没有停止推荐模型演化的进程，他们又在 2019 年提出了 DIN 模型的演化版本，也就是深度兴趣进化网络 DIEN（Deep Interest Evolution Network）。这个 DIEN 到底在 DIN 的基础上做了哪些改进呢？

    兴趣进化序列模型

    无论是电商购买行为，还是视频网站的观看行为，或是新闻应用的阅读行为，特定用户的历史行为都是一个随时间排序的序列。既然是和时间相关的序列，就一定存在前后行为的依赖关系，这样的序列信息对于推荐过程是非常有价值的。为什么这么说呢？

    我们还拿阿里的电商场景举个例子。对于一个综合电商来说，用户兴趣的迁移其实是非常快的。比如，上一周一位用户在挑选一双篮球鞋，这位用户上周的行为序列都会集中在篮球鞋这个品类的各个商品上，但在他完成这一购物目标后，这一周他的购物兴趣就可能变成买一个机械键盘，那这周他所有的购买行为都会围绕机械键盘这个品类展开。

    因此，如果我们能让模型预测出用户购买商品的趋势，肯定会对提升推荐效果有益。而 DIEN 模型正好弥补了 DIN 模型没有对行为序列进行建模的缺陷，它围绕兴趣进化这个点进一步对 DIN 模型做了改进。

    图 4 就是 DIEN 模型的架构图，这个模型整体上仍然是一个 Embedding MLP 的模型结构。与 DIN 不同的是，DIEN 用“兴趣进化网络”也就是图中的彩色部分替换掉了原来带有激活单元的用户历史行为部分。这部分虽然复杂，但它的输出只是一个 h'(T) 的 Embedding 向量，它代表了用户当前的兴趣向量。有了这个兴趣向量之后，再把它与其他特征连接在一起，DIEN 就能通过 MLP 作出最后的预测了。

    好了，现在问题的焦点就在，DIEN 模型是如何生成这个兴趣向量的。关键就在于 DIEN 模型中彩色部分的三层兴趣进化网络，下面，我就按照从下到上的顺序，给你讲讲它们的名称和作用。

    最下面一层是行为序列层（Behavior Layer，浅绿色部分）。它的主要作用和一个普通的 Embedding 层是一样的，负责把原始的 ID 类行为序列转换成 Embedding 行为序列。

    再上一层是兴趣抽取层（Interest Extractor Layer，浅黄色部分）。它的主要作用是利用 GRU 组成的序列模型，来模拟用户兴趣迁移过程，抽取出每个商品节点对应的用户兴趣。

    最上面一层是兴趣进化层（Interest Evolving Layer，浅红色部分）。它的主要作用是利用 AUGRU(GRU with Attention Update Gate) 组成的序列模型，在兴趣抽取层基础上加入注意力机制，模拟与当前目标广告（Target Ad）相关的兴趣进化过程，兴趣进化层的最后一个状态的输出就是用户当前的兴趣向量 h'(T)。

    你发现了吗，兴趣抽取层和兴趣进化层都用到了序列模型的结构，那什么是序列模型呢？直观地说，图 5 就是一个典型的序列模型的结构，它和我们之前看到的多层神经网络的结构不同，序列模型是“一串神经元”，其中每个神经元对应了一个输入和输出。

    在 DIEN 模型中，神经元的输入就是商品 ID 或者前一层序列模型的 Embedding 向量，而输出就是商品的 Embedding 或者兴趣 Embedding，除此之外，每个神经元还会与后续神经元进行连接，用于预测下一个状态，放到 DIEN 里就是为了预测用户的下一个兴趣。这就是序列模型的结构和作用。

    至于上面提到过的 GRU 序列模型，它其实是序列模型的一种，根据序列模型神经元结构的不同，最经典的有RNN、LSTM、GRU这 3 种。这里我们就不展开讲了，对理论感兴趣的同学，可以点击我给出的超链接，参考这几篇论文做更深入的研究。

    图6 序列模型中的不同单元结构

    事实上，序列模型已经不仅在电商场景下，成功应用于推测用户的下次购买行为，在 YouTube、Netflix 等视频流媒体公司的视频推荐模型中，序列模型也用来推测用户的下次观看行为（Next Watch）。除此之外，音乐类应用也非常适合使用序列模型来预测用户的音乐兴趣变化。所以，掌握 DIEN 模型的架构对于拓宽我们的技术视野非常有帮助。

  • 您还可以看一下 樊延欣老师的数据结构核心原理与算法应用课程中的 开课辞与课程简介小节, 巩固相关知识点

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

如果您想从零开始学习汽车自动驾驶相关的软件，可以按照以下顺序进行学习：
1.了解自动驾驶的基础知识，包括感知、规划、控制等算法。
2.学习MATLAB/Simulink，它可以帮助您系统地学习自动驾驶。
3.学习自动驾驶涉及的传感器，主要有摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、IMU等。
您可以在网上找到许多关于这些主题的资源。例如，知乎上有一篇文章《从零开始做自动驾驶定位（文章汇总）》，它提供了一个很好的起点。
参考相关链接：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/132672237
https://zhuanlan.zhihu.com/p/113616755
https://zhuanlan.zhihu.com/p/94498746
希望这些信息对您有所帮助！

该回答引用ChatGPT
学习汽车自动驾驶相关的软件知识需要掌握以下几个方面：

1. 算法和机器学习：自动驾驶系统需要用到机器学习算法，比如目标检测、实例分割、视觉跟踪和规划等。

2. 编程语言和框架：自动驾驶软件通常使用C++和Python语言编写，在深度学习方面也要掌握使用TensorFlow或PyTorch等框架进行开发。

3. 操作系统和底层驱动：自动驾驶系统需要运行在实时操作系统中，并与各种传感器进行通信，因此需要了解操作系统和底层驱动的知识。

如果想进大厂车企，建议学习以下内容：

1. 深度学习算法：掌握深度学习算法，比如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。

2. 传感器数据处理：了解传感器数据处理的方法，比如雷达、激光雷达、相机和GPS等。

3. 硬件和系统设计：掌握硬件和系统设计的知识，包括处理器、内存和总线等。

4. ROS(Robot Operating System)： ROS是一个机器人操作系统的软件平台，有多种库和工具可用于构建自动驾驶系统，建议掌握ROS基本使用和常用功能。

以下是一个简单的C++程序示例，用于计算两个数的和：

cpp
#include 

int main() {
    int a = 5;
    int b = 10;
    int sum = a + b;
    std::cout << "The sum of " << a << " and " << b << " is " << sum << std::endl;
    return 0;
}


这个程序首先定义了两个整数变量a和b，然后计算它们的和，将结果打印到控制台。

汽车自动驾驶技术是涉及到多个领域的综合性技术，需要掌握多种知识才能从事相关工作。下面是一些你需要掌握的技能和知识：

编程语言：掌握一种或多种编程语言，比如C++、Python等。

算法与数据结构：熟悉并掌握各种算法和数据结构，例如深度学习、机器学习、计算机视觉等。

操作系统和网络编程：熟悉操作系统和网络编程的基础知识。

软件开发流程：了解软件开发流程和各种工具的使用，例如Git、JIRA等。

汽车技术：了解汽车结构、动力学、控制等基本知识。

自动驾驶技术：了解自动驾驶技术的基本原理和分类，例如传统的ADAS、自动泊车、L2/L3级别的自动驾驶等。

传感器技术：了解各种传感器的原理、分类和使用方法，例如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等。

数据处理：掌握各种数据处理方法和工具，例如ROS、PCL等。

安全技术：了解汽车安全技术的基本原理和要求，例如ISO26262等。

你可以通过自学、参加培训课程、参加开源项目等方式学习这些知识。建议在学习过程中多加实践，积累项目经验，并且保持对新技术的关注和学习。

对于进入大厂车企，一般要求掌握上述技能中的一部分或全部，并且要有相关项目经验。在学习的过程中可以多参加比赛、开源项目等活动，积累项目经验和人脉资源。此外，你还需要加强自身的英语能力，因为汽车自动驾驶技术涉及到的文献和工作环境中很多都是英文。