1.问题描述
因各种原因，可能更换使用电脑，这时需要在新电脑上重新搭建Hexo环境：
首先安装git、Node.js与Hexo，有时安装node.js后，node与npm命令无效，需要链接到 /usr/local/bin 下。12ln -s /home/Downloads/nodejs/bin/npm /usr/local/bin/ ln -s /home/Downloads/nodejs/bin/node /usr/local/bin/
10年前的今晚，北京奥运开幕，彼时的我，坐在公司的大会议室里，一边吃着水果看着电视上的开幕式，一边时刻准备着对市场前线TD-SCDMA应标人员提供技术支持。那时，中国移动刚开始大规模3G招标，公司看起来蒸蒸日上，前途无量；而北三环牡丹园的二手房也不过1万1平，每个月薪水可以买1平，我计算着什么时候能够凑够首付；而即使这样，已经有同样家底薄弱的同事，忍受不了已日渐高涨的房价，分别回了成都与西安。
10年后，通信1998-2008的10年黄金发展期已过，2008-2018的10年白银发展期也已步入尾声，与曾经喧嚣过的其它热门行业类似，后续将逐步步入青铜发展期及之后的夕阳发展期，通信已变成北邮学子不愿意选的专业；伴随着移动互联网与AI的腾飞，万众创业、风投上市成了学弟学妹们的热门词汇；自从海归变成海待，出国考托也已少人问津。随着中国10年大发展的红利，房价已涨6-10倍，同样的牡丹园已达9万1平。虽然薪水涨了些，却永远追赶不上通胀，安居的难度反而比10年前更大了。
纸币时代，每年14%的通胀，贷款利率却低于8%；保持财富不被稀释，跑赢通胀的唯一办法，高负债。
昨天刚买了个锤子旗下的坚果3,发现家里手机包装盒太多了，忍不住回忆了一遍，15年来从第1个到现在所买过的手机。
2003：天珑 彩屏和弦翻盖
2004：爱立信 T66
2005：西门子 xelibri X3
2006：Nokia 1108
2007：Nokia N73
2009：黑莓 7290， 天语T2
2010：Nokia 5230
2012：魅族 MX ， 21克 M3
2013：HTC One 802t， Huawei X1，联想A780
2014：sony Xperia SP M35h
2015：乐视 乐1s X500
2016：乐视 乐max x900，苹果 7S Plus，努比亚 nubia Z11 minis
2017：小米 Max2， 红米5A，
2018：锤子 坚果3
现在的智能机基本都是直板大屏。以前的手机形状种类真多，翻盖，滑盖，直板，全键盘之类。几个有特色的见下图。
这两年无人驾驶/自动驾驶逐步成为热门话题，身为技术人员，自然对这些前沿技术比较感兴趣，个人直觉上觉得，目前的基于视觉深度卷积神经网络的成熟算法/框架如R-CNN/YOLO之类，应该可以满足物体识别与跟踪功能（交通标志/车道/行人等），但这仅仅是必备的感知功能，接下来无人驾驶系统该如何规划与决策呢？比如如何选择/保持/切换车道？如何定位自身的位置与姿态？如何避障与测距呢？仅靠GPS/Camera的精度是远远不够的。
带着这些疑问，花了一周时间，通读了《第一本无人驾驶技术书》，该书并不仅仅聚焦于核心算法，而是从整个工程架构上，完整介绍定位导航/感知/决策/控制算法，软硬件平台，安全与云平台，产业现状等。该书在广度上不仅回答了上述疑问，而且便于快速了解无人驾驶行业，理解无人驾驶相关技术与应用实践。至于该书缺憾，可能受限于这短短210页篇幅，深度有所欠缺，尤其是核心的决策/控制算法，意犹未尽。
我给它的评价：★★★☆
5G NR区分于4G LTE的典型特性，是SSB、BWP、Beam sweeping特性，理解了这三个特性，就基本理解了5G系统的设计原则；而理解了如下问题答案，就理解了5G的基本设计思想。
自己的博客，仅仅记录日常生活与技术随笔，从未推广过，阅读人群比较随机，故比较不同文章主题的阅读量，管中窥豹，可以粗略反映当前不同行业技术的热门情况。
这里选择比较三篇文章的阅读量，主题分别关于 传统互联网、人工智能、通信，如下：
爬虫技术是传统互联网技术的一个分支方向，其应用比较成熟，阅读量为2597。
深度神经网络做为人工智能的一个研究热点，关注度较高，阅读量达到11474。
NB-IoT是通信行业的一个近期热点，但关注度仍然较低，阅读量仅有808。
传统互联网：人工智能：通信，三者之间的热度比例为3:14:1。
见微知著，通信行业正无可奈何花落去，而人工智能似不尽长江滚滚来，如一轮红日喷薄欲出。
