Esta xícara de Yeti vai melhorar muito o seu jogo de sorvete

Foto de James Rhodes.

Além de comê-lo o mais rápido possível, ainda não encontrei uma maneira verdadeiramente elegante de evitar que um único litro de sorvete derreta enquanto o aprecio. Felizmente, o gênio da xícara e verdadeiro herói americano Donald Li descobriu que meio litro de um delicioso leite congelado se encaixa perfeitamente em um Yeti Rambler .

Deixe Donald - cuja biografia do Twitter diz “Uma vez coloquei sorvete em uma xícara” - mostrar a você como é feito seu Tweet acima, mas não é tão complicado. Basta pegar o seu copo de sorvete favorito, aninhá-lo no copo isolado e saborear sua sobremesa congelada sem medo de derreter.

h / t Food & Wine

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Acabei de ver a partilha do meu amigo DHL [1], e também vim para registrar e compartilhar minha experiência de trabalho. O que nossa Organização e Equipe estão fazendo? Meu Amazon Scout [2] é um carro robô autônomo, que anda na calçada, a principal aplicação é entregar mercadorias na última milha dos subúrbios dos Estados Unidos. O carro é carregado com a mercadoria a ser entregue e, ao chegar na porta da casa, o destinatário será avisado para retirar a mercadoria. Na Amazon.com, ele pertence ao escopo de não Amazon Web Services (AWS). Outra organização, Prime Air, usa Drone [3] para entrega, e nossos cenários de aplicação são um pouco diferentes. A tecnologia de carros autônomos inclui hardware e software. No software, reconhecimento (Percepção), localização (localização), navegação (navegação), etc. estão relacionados à direção autônoma. Estou no departamento de Localização. Objetivo principal é monitorar o carro do robô a qualquer momento. A localização e o reconhecimento precisos podem ajudar o robô a entender o ambiente ao redor, e a navegação pode ser usada para saber para onde ir em seguida. Normalmente, há muitos sensores em carros autônomos. Além do GPS, é comum usar várias câmeras para observar o ambiente como um olho humano. Ex: Tesla tem 8 câmeras. Você também pode usar o Lidar para obter o mapa de profundidade. :Waymo. Também precisamos de sensores para realizar as funções de direção autônoma. A diferença entre carros de entrega autônomos e carros autônomos À primeira vista, os carros de entrega autônomos (chamados de carros de entrega) são muito semelhantes aos carros autônomos, mas na verdade existem muitas diferenças. A velocidade, a rota e o alcance dos caminhões de entrega são diferentes. Os caminhões de entrega andam na calçada e se movem na velocidade das pessoas que caminham. Em comparação com a direção em alta velocidade que os carros autônomos precisam enfrentar, os caminhões de entrega são menos perigosos e requerem precisão e cálculos. A latência é baixa. Caminhões de entrega são relativamente convenientes para testar. Os carros autônomos precisam enfrentar uma variedade de cenários, como cidades ou montanhas, desertos ou neve. As áreas que enfrentamos são pequenas e cada área pode ter diferentes formas de relevo ou climas, que podem ser otimizados para diferentes áreas. Os cenários de uso são diferentes e o custo é diferente.O preço de um Tesla é diferente do preço de um caminhão de entrega e os sensores que podem ser usados ​​também são diferentes. Tesla tem uma grande capacidade de bateria e um forte poder de computação que pode ser suportado. Os veículos de entrega precisam otimizar o consumo de energia e reduzir continuamente os custos de hardware para atingir o objetivo de entrega de baixo custo. Como nossa equipe está trabalhando? Olhando para a equipe de uma perspectiva não técnica, existem as seguintes características. A equipe está completa. Cerca de metade de nossa equipe é um cientista (cientista aplicado) e a outra metade é um engenheiro (engenheiro de software), e todos têm atividades relacionadas a robôs fundos. Entre eles, há desde o último ano até o recém-formado, e vários membros se juntaram desde o início deste projeto Scout, e eles têm um bom conhecimento de arquitetura e desenvolvimento de software. Desde que entrei para a equipe, os membros não mudaram muito, os membros estão estáveis ​​e a operação é relativamente tranquila. O chefe (gerente) se comunica sem problemas com a equipe. O chefe tem uma reunião com todos 1–1 toda semana para discutir vários problemas encontrados no trabalho. Como o chefe tem formação em engenharia (PhD), ele frequentemente discute o andamento do projeto, se há algum obstáculo (bloqueador) ou como o Brainstorm pode melhorar a precisão do algoritmo, um pouco como uma reunião semanal entre um instituto de pesquisa e um professor. Além de discutir o projeto, o chefe perguntará de vez em quando se ele encontrou algum problema, problema com a operação da equipe ou organização, e assim por diante. Às vezes, eles não ousam reclamar e, se pequenos problemas não forem resolvidos, podem se acumular em problemas maiores. Se o chefe discutir com uma atitude aberta e encorajar a equipe a levantar o problema, haverá uma chance de resolvê-lo o mais rápido possível. Entre eles, um colega levantou uma questão relacionada ao On-call, e o chefe discutiu com todos na reunião da equipe e chegou a um consenso.As opiniões negativas são muito valiosas. Em uma reunião, o chefe abriu um questionário realizado por toda a organização para discutir com todos. A Amazon também atribui grande importância ao estabelecimento de mecanismo (sistema, processo). Depois de encontrar um problema, ele pensará em como melhorar o processo para que erros semelhantes possam ser encontrados mais facilmente e antecipadamente, e corrigidos. Que projeto você fez? Principalmente projetos relacionados a imagens, incluindo melhoria de algoritmos existentes, aumento da taxa de sucesso e disponibilidade. Também existe um projeto sobre a "posição inicial do robô", comumente conhecido como o problema de inicialização.

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