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第18讲 学会量化(第3页)

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另一方面,如果是以保证能够过马路为目的,虽然需要花点时间,但如果按照以下的步骤操作,就可以进行判断。

1.一开始,刚刚到达斑马线时,即使是绿灯也不过马路

2.下一次绿灯还是不过马路,而是测量绿灯有几秒

3.通过第2步知道了绿灯的持续时间,再结合道路的宽度和自身的步行速度判断,如果能在绿灯持续时间内过完马路,那就过马路

STEPUP!

道路的宽度、信号灯的信息、路面的情况、天气、有没有车或人、人流密集程度等,在这些最开始罗列出来的信息中,我们已经选了道路的宽度、信号灯的信息来思考量化的方向性,而事实上其他信息也是需要量化的。

现在尝试具体考虑路面的情况。

假设分为结冰、有积雪、有积水、一般情况四种状态。

那么请思考一下要判断“结冰”

的话,需要哪些信息?路面的温度、水量、摩擦系数等可以作为备选信息。

另外,还有一个需要提前定义的是基准。

在获得数据之后,根据什么来判断是结冰状态,这就需要提前制定基准值。

关于有没有车或人,单单判断有或没有,是没有意义的。

在很远的地方有车或有人,与过马路没有关系;远距离的车或者人,也关系不大。

至少要对距离和方向(向哪个方向前进)进行量化。

而且,对于数量也要有所斟酌,因为在车或人的数量不同的情况下,判断也会发生变化。

大家要知道,像这样仅仅是想让机器人过马路,也需要各种各样的信息。

而且,信息如何获取、如何计算,实际上都需要进行恰当的设计。

光是让机器人过马路,就需要考量这么多的问题。

如果是自动驾驶,其复杂程度和难度肯定高得多。

而事实上,这种难度高又复杂的事情,正逐步被应用到实际生活中。

这种量化的思路,将会成为今后迈进新世界的基础,大家一定要掌握好。

小结

√计算机需要数据

√无法数据化的事情,就借助不了计算机的力量

√要点是信息的全面罗列以及具体的量化方法

√细致罗列出人的思考方法是关键

√现在能否在这个时代立足,就取决于能否进行量化

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