日志分析的案例
大數(shù)據(jù)—人工智能領(lǐng)域高水平會(huì)議及熱點(diǎn)技術(shù)匯總
4.決策樹多分類
十、Python Spark支持向量機(jī)
1.支持向量機(jī)SVM 原理與算法
2.Python Spark SVM程序設(shè)計(jì)
十一、Python Spark 貝葉斯模型
1.樸素貝葉斯模型原理
2.Python Spark貝葉斯模型程序設(shè)計(jì)
十二、Python Spark邏輯回歸
1.邏輯回歸原理
2.Python Spark邏輯回歸程序設(shè)計(jì)
十三、Python Spark回歸分析
1.大數(shù)據(jù)分析
2.數(shù)據(jù)集介紹
3.Python Spark回歸程序設(shè)計(jì)
十四、Spark ML Pipeline 機(jī)器學(xué)習(xí)流程分類
1.機(jī)器學(xué)習(xí)流程組件：StringIndexer、OneHotEncoder、VectorAssembler等
2.使用Spark ML Pipeline 機(jī)器學(xué)習(xí)流程分類程序設(shè)計(jì)
十五、Python Spark 創(chuàng)建推薦引擎
1.推薦算法
2.推薦引擎大數(shù)據(jù)分析使用場(chǎng)景
3.推薦引擎設(shè)計(jì)
十六、項(xiàng)目實(shí)踐
1.日志分析系統(tǒng)與日志挖掘項(xiàng)目實(shí)踐
a、Hadoop，Spark，ELK技術(shù)構(gòu)建日志數(shù)據(jù)倉庫
b、互聯(lián)網(wǎng)微博日志分析系統(tǒng)項(xiàng)目
1.推薦系統(tǒng)項(xiàng)目實(shí)踐
a、電影數(shù)據(jù)分析與個(gè)性化推薦關(guān)聯(lián)分析項(xiàng)目
展開 大數(shù)據(jù)建模、分析、挖掘技術(shù)
2.建立機(jī)器學(xué)習(xí)Pipeline流程
3.使用Pipeline流程訓(xùn)練
4.使用PipelineModel預(yù)測(cè)
5.評(píng)估模型準(zhǔn)備率
十五、Python Spark 創(chuàng)建推薦引擎
1.推薦算法
2.推薦引擎大數(shù)據(jù)分析使用場(chǎng)景
3.推薦引擎設(shè)計(jì)
1.搜索數(shù)據(jù)
2.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
3.訓(xùn)練模型
4.使用模型進(jìn)行推薦
十六、項(xiàng)目實(shí)踐
1.日志分析系統(tǒng)與日志挖掘項(xiàng)目實(shí)踐
a、Hadoop，Spark，ELK技術(shù)構(gòu)建日志數(shù)據(jù)倉庫
b、互聯(lián)網(wǎng)微博日志分析系統(tǒng)項(xiàng)目
1.推薦系統(tǒng)項(xiàng)目實(shí)踐
a、電影數(shù)據(jù)分析與個(gè)性化推薦關(guān)聯(lián)分析項(xiàng)目
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展開 機(jī)架振動(dòng)分析
這次出差感觸最深的就是，無人機(jī)真的是個(gè)系統(tǒng)工程，每個(gè)環(huán)節(jié)都很重要，不是說飛控算法好，就能得到一個(gè)很好的飛機(jī)，大部分的問題往往還輪不到通過調(diào)參來解決，如果從上帝視角重新分析這次的過程，其實(shí)是可以更早的排查出問題的，看上去是經(jīng)驗(yàn)不夠，時(shí)間緊迫的情況下，對(duì)問題沒有細(xì)致的分析。但本質(zhì)上，是對(duì)飛控系統(tǒng)的了解不夠深，為什么會(huì)出現(xiàn)這樣的波形，什么樣的問題是飛控造成的，什么問題是飛控解決不了的，其實(shí)是可以很快得出答案的。
這次吃了虧，馬上就又要出差了，我會(huì)做出兩點(diǎn)改進(jìn)：
1.增加詳細(xì)的代碼更新日志
2.每次起飛前想好測(cè)試項(xiàng)目，按照項(xiàng)目測(cè)試，測(cè)試完后立刻分析日志，避免盲目調(diào)參。
下次我會(huì)變的更強(qiáng)。
紀(jì)錄了一下傳感器濾波前的原始數(shù)據(jù)（之前都沒有記錄這些數(shù)據(jù)），之前直接用濾波后的數(shù)據(jù)分析是效率比較低的，直接看原始數(shù)據(jù)才是最高效分析振動(dòng)的方法。
展開 汽車多模態(tài)交互測(cè)試：智能交互的深度驗(yàn)證
評(píng)估方法：通過日志分析系統(tǒng)記錄多模態(tài)指令的處理時(shí)序，計(jì)算指令融合成功率（目標(biāo)值≥98%）。
汽車多模態(tài)交互整合了語音、手勢(shì)、觸控、眼神等多種交互方式，打破單一交互模式的局限，為用戶提供更自然、便捷的交互體驗(yàn)。但多種交互方式的融合也帶來了測(cè)試的復(fù)雜性，不同模態(tài)之間的協(xié)同、切換以及對(duì)用戶意圖的準(zhǔn)確理解，都需要通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臏y(cè)試來保障。若多模態(tài)交互系統(tǒng)存在缺陷，如語音與手勢(shì)指令沖突、不同模態(tài)響應(yīng)延遲不一致，會(huì)嚴(yán)重影響用戶體驗(yàn)，甚至干擾駕駛安全。因此，多模態(tài)交互測(cè)試是確保智能座艙交互性能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
在汽車智能座艙測(cè)試的關(guān)鍵進(jìn)程中，北京沃華慧通測(cè)控技術(shù)有限公司展現(xiàn)出了獨(dú)特的價(jià)值與優(yōu)勢(shì)。作為一家專注于測(cè)控技術(shù)領(lǐng)域的企業(yè)，沃華慧通在智能座艙測(cè)試方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)的技術(shù)能力。其研發(fā)的測(cè)試設(shè)備能夠精準(zhǔn)模擬各種復(fù)雜的車載環(huán)境，對(duì)智能座艙的多模態(tài)交互系統(tǒng)進(jìn)行全面、深入的測(cè)試。
展開 
大數(shù)據(jù)——決策樹（decision tree）
十三、Python Spark回歸分析 ：1.大數(shù)據(jù)分析；2.數(shù)據(jù)集介紹；3.Python Spark回歸程序設(shè)計(jì)
十四、Spark ML Pipeline 機(jī)器學(xué)習(xí)流程分類 ：1.機(jī)器學(xué)習(xí)流程組件：StringIndexer、OneHotEncoder、VectorAssembler等
2.使用Spark ML Pipeline 機(jī)器學(xué)習(xí)流程分類程序設(shè)計(jì)
十五、Python Spark 創(chuàng)建推薦引擎 ：1.推薦算法；2.推薦引擎大數(shù)據(jù)分析使用場(chǎng)景；3.推薦引擎設(shè)計(jì)
十六、項(xiàng)目實(shí)踐：1.日志分析系統(tǒng)與日志挖掘項(xiàng)目實(shí)踐；2.推薦系統(tǒng)項(xiàng)目實(shí)踐
人工智能技術(shù)與咨詢
展開 戴西DLM技術(shù)解析：一套完整的企業(yè)軟件授權(quán)解決方案
輸出結(jié)果支持純文本或 YAML 格式，便于集成到自動(dòng)化腳本和日志分析系統(tǒng)中。其技術(shù)價(jià)值在于客戶端啟動(dòng)前即可完成本地校驗(yàn)，提升授權(quán)可靠性。
4. 許可證服務(wù)器（DLMServ）
DLMServ 提供網(wǎng)絡(luò)版許可證的服務(wù)端支持，具備借出與歸還管理、日志記錄、IP 白名單、TLS 加密傳輸以及多節(jié)點(diǎn)集群部署等高級(jí)功能。啟動(dòng)時(shí)可通過命令行指定許可證路徑、日志目錄和日志級(jí)別，也可以通過配置文件實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的定制，例如配置 CIDR 格式的白名單、指定 TLS 證書路徑、以及定義集群節(jié)點(diǎn)信息。其技術(shù)亮點(diǎn)包括支持離線借出超時(shí)自動(dòng)清理、加密通信和高可用部署。
5. 客戶端演示工具（DLMClient）
DLMClient 用于模擬客戶端與許可證服務(wù)器的交互行為，支持開發(fā)與運(yùn)維人員進(jìn)行測(cè)試和調(diào)試。用戶可以指定服務(wù)器的 IP 地址和端口號(hào)進(jìn)行連接，隨后執(zhí)行身份認(rèn)證、檢出用戶、檢入用戶以及查看模塊使用情況等操作。該工具極大方便了授權(quán)服務(wù)的功能驗(yàn)證與狀態(tài)監(jiān)控。
三、授權(quán)管理核心流程
1. 授權(quán)申請(qǐng)與審批
系統(tǒng)支持試用版、租用版和正式版三種許可證類型。其中試用版可配置免審機(jī)制，在限定次數(shù)內(nèi)自動(dòng)審批通過。DLM 同時(shí)兼容 3.0 和 4.0 兩個(gè)主要版本：DLM4.0 引入了 global 時(shí)區(qū)概念，支持許可證跨時(shí)區(qū)使用；還可以根據(jù) vendor 許可證的集群屬性，選擇是否簽發(fā)支持集群部署的網(wǎng)絡(luò)版許可證。此外，DLM4.0 支持顯式限制許可證在虛擬化環(huán)境或容器環(huán)境中運(yùn)行，進(jìn)一步增強(qiáng)授權(quán)管控粒度。
2. 激活碼機(jī)制（云激活）
云激活場(chǎng)景下，用戶無需提前提供 hostid，申請(qǐng)后系統(tǒng)生成激活碼。用戶在目標(biāo)主機(jī)上配置激活服務(wù)所在的環(huán)境變量，使用激活碼完成激活，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)綁定該主機(jī)的 hostid。同一個(gè)未激活的許可證只能在一臺(tái)主機(jī)上激活，但支持在同一臺(tái)主機(jī)上反復(fù)激活。
展開 企業(yè)軟件成本失控？5步許可優(yōu)化“急救術(shù)”，讓每分錢都花在刀刃上！
然后，每季度做一個(gè)許可成本分析報(bào)告，看看哪些地方調(diào)整、哪些地方談判、哪些軟件刪掉。
實(shí)際效果：我們公司自從建立起許可優(yōu)化機(jī)制后，三年累計(jì)節(jié)省了超過120萬元的軟件支出。這些錢被重新投入到員工培訓(xùn)和流程優(yōu)化上，反而讓整體效率提升了。
結(jié)語：讓每分錢都花在刀刃上，從許可優(yōu)化開始
軟件許可費(fèi)用失控，表面上看是“花太多錢”，其實(shí)根本問題是“用得不夠合理”。而解決這個(gè)問題，關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、流程規(guī)范、持續(xù)優(yōu)化。以上5個(gè)步驟，我們逐步實(shí)現(xiàn)從“粗放買軟件”到“精準(zhǔn)控成本”的轉(zhuǎn)變。
如果你現(xiàn)在也在為軟件成本發(fā)愁，不妨從現(xiàn)在開始，手下留情，先清點(diǎn)資產(chǎn)，再分析數(shù)據(jù)，最后建立機(jī)制。把軟件許可證看作一件“小而重要的資產(chǎn)”，而不是隨意采購的物品，你就會(huì)發(fā)現(xiàn)，優(yōu)化空間其實(shí)很大。
記住一句話：“不是軟件貴，而是你沒管好。” 只要系統(tǒng)性地進(jìn)行許可優(yōu)化，你就能讓每分錢都花在刀刃上，不是嗎？
展開 適用于新型電子電氣架構(gòu)的信息安全綜合解決方案
03
電子電氣架構(gòu)演進(jìn)帶來的相關(guān)的信息安全挑戰(zhàn)
我這里挑了幾個(gè)點(diǎn)來做分析，這個(gè)分析本身只是示例，我希望這里能夠起到一個(gè)拋磚引玉的作用。我們首先看一下SOA帶來哪些挑戰(zhàn)。SOA的功能與服務(wù)解耦。功能實(shí)現(xiàn)是抽象的。而且為了定制和迭代功能，SOA平臺(tái)中的服務(wù)往往選擇開放，功能也可定制化。這樣在通信層面可利用這些已有的服務(wù)，通過偽造身份實(shí)施攻擊，例如DoS攻擊。
同時(shí)，由于SOME/IP的C/S連接是在需求方有需要時(shí)建立連接，屬于動(dòng)態(tài)連接，用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)流的方法分析安全風(fēng)險(xiǎn)非常復(fù)雜。這個(gè)是SOA帶來的一些挑戰(zhàn)。
那么虛擬化又會(huì)帶來什么呢？由于多操作系統(tǒng)運(yùn)行在一個(gè)芯片上，不僅脆弱性增加了，漏洞的管理，修復(fù)也會(huì)更加復(fù)雜，有點(diǎn)牽一發(fā)而動(dòng)全身的感覺。同時(shí)，虛擬機(jī)本身也可能帶來額外的脆弱性。
那么異構(gòu)計(jì)算又會(huì)帶來什么呢？由于使用多種異構(gòu)芯片，芯片之間也會(huì)交換大量片間數(shù)據(jù)，這可能導(dǎo)致成功實(shí)施側(cè)信道攻擊或故障注入攻擊的可能性增加。
最明顯的集成化趨勢(shì)又會(huì)帶來什么樣的挑戰(zhàn)呢？由于控制器不斷集成，數(shù)量不斷減少，網(wǎng)絡(luò)層級(jí)層數(shù)也在不斷減少，這樣的結(jié)果就是，原先需要合并多個(gè)脆弱性構(gòu)建的攻擊路徑會(huì)變短，在先進(jìn)架構(gòu)上面可能只需要合并利用少量脆弱性，跨越2個(gè)控制器，可能T-Box與中央行車電腦，大約4顆芯片就可以接觸到執(zhí)行器從而實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程操控了。
下一個(gè)特點(diǎn)是現(xiàn)有技術(shù)的移植。現(xiàn)在的控制器經(jīng)常大量使用開源組件，而開源組件本身就有一定風(fēng)險(xiǎn)，零日漏洞被發(fā)掘出來的可能性也大很多。并且大多數(shù)先進(jìn)架構(gòu)中都會(huì)使用以太網(wǎng)及移動(dòng)OS，原先很多分析攻擊的思路，攻擊用的工具也可以在車上使用。最后一個(gè)特點(diǎn)到不是完全由E/E架構(gòu)演進(jìn)帶來的。就是網(wǎng)聯(lián)化與全車OTA。這個(gè)變化帶來的是，幾乎車上的所有控制器，隨時(shí)，隨地都可能遭受攻擊。
展開 冷卻分析需要留意的地方
冷卻分析需要留意的地方
1．
冷卻結(jié)構(gòu)要合理，不合理的冷卻結(jié)構(gòu)分析結(jié)果可能不合理；
2．
流動(dòng)、冷卻工藝設(shè)置中材料選擇不統(tǒng)一，如果設(shè)置了冷卻工藝條件中的塑料種類后改變了流動(dòng)工藝條件中的塑料種類，此時(shí)冷卻工藝中的塑料種類不能自動(dòng)改變；
3．
冷卻基準(zhǔn)編輯工具條不夠穩(wěn)定，少用；
4．
壁厚對(duì)冷卻分析的影響較大，特別是冷卻時(shí)間分布結(jié)果，如果發(fā)現(xiàn)冷卻時(shí)間分布結(jié)果不合理，可查看制品壁厚是否也不合理，建議導(dǎo)入圖形生成2DM后用網(wǎng)格管理器對(duì)配對(duì)厚度進(jìn)行調(diào)整；
5．
如果冷卻分析出現(xiàn)收斂特別慢的情況，可能是網(wǎng)格錯(cuò)誤造成的，查看冷卻分析日志文件*.clog查看出錯(cuò)單元，建議手工修復(fù)網(wǎng)格；
6．
留意特殊冷卻結(jié)構(gòu)是否和制品相交，如果冷卻系統(tǒng)和制品相交，分析結(jié)果在相交部位嚴(yán)重不合理。
1．
導(dǎo)入制品圖形時(shí)，選擇單位要合理，如果零件本身就很大，選擇米或者英尺就會(huì)超出程序中設(shè)定的最大范圍，會(huì)導(dǎo)致劃分網(wǎng)格死機(jī)；
2．
導(dǎo)入制品圖形的時(shí)候會(huì)進(jìn)行網(wǎng)格優(yōu)化，其中包含了修復(fù)重疊的功能，但修復(fù)重疊的算法還有待于改進(jìn)。如果某個(gè)區(qū)域存在重疊，而修復(fù)算法多次循環(huán)后不能修復(fù)，該區(qū)域的單元就被刪除，如果發(fā)現(xiàn)劃分后的2DM網(wǎng)格中有空洞，就是該原因造成的，此時(shí)可用網(wǎng)格管理器手工修復(fù)，最好不要自動(dòng)修復(fù)，因?yàn)樽詣?dòng)修復(fù)可能會(huì)造成重疊；
3．
展開 Moldex3D模流分析之材料與成型條件
回到 主頁簽，單擊 分析順序 并從下拉式選單中選擇分析序列 (Injection Analysis –F/P W)。 接著檢查項(xiàng)目樹狀表中的設(shè)定。計(jì)算參數(shù)將保留為預(yù)設(shè)設(shè)定，現(xiàn)在所有必要的設(shè)定都完成了，點(diǎn)擊 開始分析 將當(dāng)前的分析工作提交給求解器。Studio將啟動(dòng)Moldex3D 計(jì)算管理員 來組織所有當(dāng)前提交的工作，然后點(diǎn)擊每個(gè)分析項(xiàng)目以打開分析日志并查看當(dāng)前求解器的進(jìn)度。
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不需要，完全匹配僅僅是保證計(jì)算的收斂，確保不會(huì)出現(xiàn)因收斂導(dǎo)致無法計(jì)算的問題；完全匹配也能保證熱量的傳導(dǎo)分析更加準(zhǔn)確；但完全匹配工作量太大，手工修網(wǎng)格太麻煩，特別是3D更新的情況下。建議一般不復(fù)雜的嵌件或雙色件，不需要完全匹配網(wǎng)格，尤其是不進(jìn)行冷卻分析的時(shí)候；復(fù)雜的嵌件，例如金屬件插入塑膠件的肉里面，這時(shí)候需要去掉該部分金屬件，用塑膠件彌補(bǔ)，但手機(jī)殼有時(shí)候嵌件很復(fù)雜，大面積的去掉金屬件會(huì)導(dǎo)致分析計(jì)算的結(jié)果與實(shí)際不符，建議手工修補(bǔ)。建議使用MDL模塊導(dǎo)入3D的裝配件，軟件會(huì)讓你選擇匹配情況或自動(dòng)識(shí)別金屬和塑膠件，并讓他們自己匹配；
2.3D網(wǎng)格劃分至少劃分6層，不然分析計(jì)算不準(zhǔn)確，有些分析結(jié)果查看時(shí)不精確；網(wǎng)格數(shù)量超過50W很正常，出現(xiàn)操作很不流暢的情況，建議增加內(nèi)存至8G，配置好的顯卡；
3.3D分析一般分析結(jié)果比較少，例如最關(guān)鍵的凍結(jié)層時(shí)間無法查看，怎么辦？我們可以用剖切面的方法來查看內(nèi)部凍結(jié)的情況，從而確定保壓的效果；
4.關(guān)于CAE分析計(jì)算是選取哪種網(wǎng)格的問題？若硬件配置很好，建議全部用3D網(wǎng)格劃分；螺桿優(yōu)化或保壓優(yōu)化在分析日志中查看；個(gè)人覺得用Proe或UG等劃分3D網(wǎng)格再倒入Moldflow中會(huì)更加方便，具體的我還在驗(yàn)證之中；
5.關(guān)于剪切速率、剪切應(yīng)力、縮痕指數(shù)、體積收縮率等結(jié)果的高級(jí)查看和指導(dǎo)意義，我正在整理之中，后續(xù)發(fā)出。
展開 
Moldex3D模流分析之Prepare Model
?開始分析
于「主頁簽」，點(diǎn)擊「分析」，從下拉選單中選擇分析順序（瞬時(shí)分析 – Ct F P Ct W）。檢查項(xiàng)目樹中的設(shè)置。計(jì)算參數(shù)保留為默認(rèn)設(shè)置，因此所有必要的設(shè)置都已完成，點(diǎn)擊「開始分析」將當(dāng)前分析任務(wù)提交給求解器。Studio 將啟動(dòng) Moldex3D Computing Manager 來組織所有當(dāng)前提交的任務(wù)，可以點(diǎn)擊每個(gè)分析項(xiàng)目以打開分析日志并查看當(dāng)前求解器的進(jìn)度。
計(jì)算完成后，項(xiàng)目樹下即會(huì)提供結(jié)果項(xiàng)。
信息對(duì)抗技術(shù)專業(yè)的工作站/服務(wù)器硬件配置推薦
存儲(chǔ)空間：大容量的硬盤或固態(tài)硬盤（SSD），用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)集、日志文件和分析結(jié)果。
綜上所述，信息對(duì)抗技術(shù)專業(yè)主要研究信息系統(tǒng)的安全和對(duì)抗技術(shù)，所需軟件和工具包括安全評(píng)估工具、入侵檢測(cè)系統(tǒng)、惡意軟件分析工具和數(shù)據(jù)加密工具。求解器和算法涉及入侵檢測(cè)、惡意軟件分析和加密算法等。計(jì)算設(shè)備的硬件配置需要較高，以支持復(fù)雜的加密算法運(yùn)算和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。
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展開 我國公安交通管理大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀與成果
通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行套牌車分析、流量預(yù)測(cè)、失駕駕駛員分析等。類似于這樣的，先是以人找車，再以車找人等分析模型，在我們平臺(tái)里都實(shí)戰(zhàn)化應(yīng)用了。同時(shí)，我們基于這么多的車輛軌跡，涉車的情報(bào)分析，也在為治安、刑偵，情報(bào)等部門服務(wù)。
2大數(shù)據(jù)+業(yè)務(wù)監(jiān)管
這是一些重點(diǎn)違規(guī)業(yè)務(wù)的分析。比如說機(jī)動(dòng)車違規(guī)體檢，你說在北京年檢，我在新疆又發(fā)現(xiàn)了你車輛軌跡，肯定是造假了。原本這樣的數(shù)據(jù)是沒法發(fā)現(xiàn)的，因?yàn)椴恢朗钦l。但在平臺(tái)里面，我們嵌入了GIS技術(shù)，去年做了違規(guī)年檢分析之后，一下子發(fā)現(xiàn)了幾百輛違規(guī)車輛，馬上進(jìn)行通報(bào)，也查處了很多的造假年檢機(jī)構(gòu)。
3大數(shù)據(jù)+信息安全
就是信息安全審計(jì)。比如說我們可以對(duì)系統(tǒng)里海量查詢日志進(jìn)行分析，通過用戶查詢的頻次和內(nèi)容，我們可以分析查詢有沒有異常，建立一個(gè)模型對(duì)查詢的特征進(jìn)行畫像。比如某用戶專查尾數(shù)是888的車，肯定就有問題，因?yàn)閳?zhí)法不可能這么查車，你專門查這些車的號(hào)碼是有目的和利益在里面。這種模型的數(shù)據(jù)應(yīng)用，我們已經(jīng)進(jìn)行日常化了，每個(gè)季度都在分析。
4大數(shù)據(jù)+公路出行服務(wù)
公路出行方面，我們主要跟百度、高德合作，把交通事故的多發(fā)點(diǎn)段，包括管制信息、軌跡信息，交換給互聯(lián)網(wǎng)公司，然后他們把全國主干公路網(wǎng)的擁堵信息給我們，實(shí)現(xiàn)信息共享。在五一黃金周或者春運(yùn)期間，分享路況信息。
5大數(shù)據(jù)+信用評(píng)價(jià)
這個(gè)是現(xiàn)在正在做的事情，目前還不成熟。我們希望利用這些海量的交通違法、交通事故數(shù)據(jù)，同時(shí)結(jié)合其他的信息開展機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)私煌ㄐ庞醚芯俊１热缯f我下載注冊(cè)了12123手機(jī)App，我們搞一個(gè)交通安全信用分，就像芝麻信用。一打開就能查到駕駛?cè)诵庞梅帧?/span>
展開 搞無人機(jī)的鐵律-不炸機(jī)的真相
這種情況下，可以先留10%的可能性認(rèn)為是有干擾，但是請(qǐng)先從更加符合邏輯的角度去分析問題。
首先，在緊急情況下，如果飛機(jī)處于auto模式，你要救機(jī)，就要先切手模式動(dòng)然后再手動(dòng)控制，可是手忙腳亂情況下很可能并沒有成功切換模式，導(dǎo)致飛機(jī)依然處于auto模式，從而給人一種無法控制飛機(jī)的假象；
其次，撞樹前飛機(jī)處于對(duì)頭飛的情況下，在緊張情況下，飛手可能出現(xiàn)錯(cuò)舵的情況，從而給人一種遙控器往右控制，飛機(jī)卻向左飛的感覺。
前兩項(xiàng)可以通過日志進(jìn)行分析判斷，這也是判斷成本最低，結(jié)果可信度最高的兩種可能，如果通過日志可以排除這兩種可能，那么還有線纜松動(dòng)、電機(jī)燒毀等可能性，但是這些可能性有個(gè)很麻煩的問題：有時(shí)候很難判斷是線纜松動(dòng)導(dǎo)致的失控，還是失控炸機(jī)后導(dǎo)致的線纜松動(dòng)。
如果輕易就說是干擾，固然，這樣“成功地解釋了問題發(fā)生的原因”，順勢(shì)給出了避免再次發(fā)生的方法（以后不要在這里飛），可是，明智的人都知道，這是自己在糊弄自己。
不要輕言干擾，“干擾”問題為很多人背過鍋，一旦被認(rèn)為是干擾，那么EMI、EMC、屏蔽、接地、射頻等很多人似是而非、云里霧里、感覺很高大上的東西就出來了，然后這件事就沒法弄了，問題就擱置了，然后再搞一架飛機(jī)繼續(xù)炸。
五、不輕易持觀點(diǎn)，不輕易下結(jié)論
比“懶”更可怕的是“走錯(cuò)路”。在正確的道路上走走停停，終究還是在接近最終的答案，可是在錯(cuò)誤的道路上狂奔起來，最終只會(huì)是距離正確的答案漸行漸遠(yuǎn)。
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