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自动驾驶决策规划-控制方向学习资料总结（附相关资料的链接）(自动驾驶决策规划技术理论与实践电子版)
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总的学习路线思维导图由于博客中无法直接放PDF，所以思维导图的格式都是图片，点击不了里面的链接，因此我将思维导图pdf版放在了GitHub仓库，有需要的自取。
1. 编程编程部分我主要聚焦于C++、python、数据结构与算法。
python的入门较为简单，因此可以采取即用即学的策略学习。c++语法学习可以跟着黑马程序员的视频学，讲得蛮清楚的，就是不够深入，深入还是得自己看书才行。学习完基础语法后，便可以借助力扣或者牛客网刷题了，这里建议跟着labuladong或者代码随想录来进行针对性地刷题。这两者刷完后，再借助力扣随机刷题或者按照顺序刷题。数据结构与算法的学习个人觉得跟着代码随想录或者labuladong的刷题就行，边刷边学，对于不理解的可以再上网查资料。另外，书籍的选择上，c++系列建议以下面的顺序由浅入深来学习：
C++基础阶段:《C++ Primer Plus》第六版C++进阶巩固:《C++ Primer 》第五版C++精通阶段:《Effective C++》、《More Effective C++》以及《Effective Modern C++》。C++应用阶段：就在github上找项目练手吧。另外，这篇文章也给出了更详细的C++学习路线，可根据自身情况酌情选择。
对于C++的学习，一般做项目后都绕不开CMake的使用，CMake的教程可以参考这位博主的文章以及这个资料。
2. 机器学习机器学习模块首先需要掌握机器学习和深度学习的基础知识，会搭建神经网络（pytorch/tensorflow）； 进一步地，就是根据自身来选择方向了，比如CV，NLP，RL等。 我自己的话因为研究方向涉及RL，所以需要掌握强化学习的基础知识和理论，会应用强化学习解决工程项目。
下面是我学习强化学习过程中总结的思维导图：
3. 自动驾驶自动驾驶包括了感知、定位、决策规划、控制等几大块。我主要聚焦于决策规划和控制。下面是我学习过程中的总结的一些资料。
4. 额外的辅助技能（工具）vim、docker、git等的掌握。
git就不必说了，必须掌握的技能。
git的学习可以参考：https://github.com/pcottle/learnGitBranching
git常见问题的解决方案可以访问我的GitHub project.
docker的学习，许多项目都会用到docker，因此有时间需要学一学，中文教程参考：https://yeasy.gitbook.io/docker_practice/。
vim在熟练使用之后可以让你编程效率提高，事半功倍，但是前期的转换挺痛苦。
vim的学习可以参考：https://vimschool.netlify.app/basics/以及https://www.openvim.com/sandbox.html。
vim工具的使用不是必须的，有时间的话可以学学，技多不压身。附一张vim的使用键盘图。
任何的工具的使用都是为了能够更加方便地做事！
最后，也附上我的浏览器书签链接（html格式），里面基本是相关资料的链接，希望能够给有需要的人带来帮助。
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