足球赛程数据接口-足球赛程数据接口怎么用

开发一个视频直播APP要多少钱

1、直播APP开发成本，跟其他定制类APP软件开发不同，很多公司会用诸如 15000/人/月，3人，3月的方式来计算。

2、以这个直播项目为例，在这个直播App的报价产出的过程中，各个功能全定制化，加上3个重点需求难点，从产品、设计到最后开发都有团队全程参与，最终开发一个这样的App的费用定价是在30万左右，而在确定启动这个项目后，随着更加深入的细节交流。从5万—50万不等。

为什么会出现价格区间如此悬殊的报价

1、传统的软件开发外包公司，人力型行业， 一方面通过疯狂的项目数量上的积累以及降低人员成本来获得利润，而另一方面的限制于它的工作性质很难吸引到优质的技术人才加入。

2、这就是大家对这个行业吐槽的真正原因，农贸市场式的良莠不齐，以上是一个APP的报价流程以及对于开发团队方面的一些分析。

3、对于项目的时间估期以及总费用这一块，不同的团队预估以及成本会有所不同，直播APP开发的成本，有高有低，对于价格是一方面，其实最重要是选择一家售前放心售后完善软件开发公司。

4、据我说知，一家靠谱的APP开发公司，必定有自己的专业技术团队。比如这家，我也线下考察过，程序开发人员接近80多人。听朋友介绍，从阿里系、百度系、头条系的有27名。足矣可 见，公司的人员的强悍。

蓝桥杯全国软件大赛的赛程如何，参加蓝桥杯需要具备哪些条件？

蓝桥杯是大学生IT学科赛事，由工业和信息化部人才交流中心主办。 为推动软件开发技术的发展，促进软件专业技术人才培养，向软件行业输送具有创新能力和实践能力的高端人才，提升高校毕业生的就业竞争力，全面推动行业发展及人才培养进程，工业和信息化部人才交流中心特举办?全国软件专业人才设计与创业大赛?，大赛包括个人赛和团队赛两个比赛项目，个人赛设置：1、C/C++程序设计（本科A组、本科B组、高职高专组）2、Java软件开发（本科A组、本科B组、高职高专组）3、嵌入式设计与开发（大学组、研究生组）4、单片机设计与开发（大学组）5、电子设计与开发（大学组），团队赛设置：软件创业赛一个科目组别。

立足行业，结合实际，实战演练，促进就业。

政府、企业、协会联手构筑的人才培养、选拔平台。

预赛广泛参与，决赛重点选拔。

以赛促学，竞赛内容基于所学专业知识。

分赛区选拨赛优胜奖及以上、全国总决赛优胜奖及以上获奖选手均可获得由工业和信息化部人才交流中心及大赛组委会联合颁发的获奖证书。

总决赛三等奖及以上选手，如果获得本校免试推研资格，将获得北京大学软件与微电子学院及众多知名高校的面试资格，并优先录取为该院普通硕士研究生。

大赛优秀获奖选手将获得IBM、百度等众多知名企业的免笔试直接面试及特别优秀者直接录用的绿色通道。

1、组别

个人竞赛分为：c/c++本科A组，c/c++本科B组，c/c++高职高专组，java本科A组， java本科B组，java高职高专组，嵌入式设计与开发大学组，嵌入式设计与开发研究生组，单片机设计与开发本科组，单片机设计与开发高职高专组，电子设计与开发本科组，电子设计与开发高职高专组共12个组别。每位选手只能参加其中一个组别的竞赛。

2、时长

软件比赛：4小时，全程封闭。

电子类比赛：5小时，全程封闭。

3、形式

软件类：全程机考。

选手机器通过局域网连接到各个分赛区的竞赛服务器。

选手答题过程中无法访问互联网，也不允许使用本机以外的资源（如USB连接）

以?服务器-浏览器?方式发放试题、回收选手作答。

电子类：动手操作。

4、参赛选手机器环境

X86 兼容机器，内存不小于1G，硬盘不小于60G

Windows NT 内核系统（WindowsXP, Windows2000等）

c/c++ 开发环境：

Dev-cpp 5.4.0 支持ANSI C，ANSIC++，STL

c/c++ API 帮助文档（中文，chm格式）

Java 开发环境：

JDK 1.6

Eclipse Helios for JavaSE

API 帮助文档（中文，chm格式）

5、题目形式

软件类竞赛题目完全为客观题型，选手所提交作答的运行结果为主要评分依据。

（1）填空题

题目为若干具有一定难度梯度、分值不等的结果填空题或代码完善填空题。

结果填空题

题目描述一个具有确定解的问题。要求选手对问题的解填空。

不要求解题过程，不限制解题手段，只要求填写确定的结果。

代码填空题

题目描述一个具有确定解的问题。

题目同时给出该问题的某一解法的代码，但其中有缺失部分。

要求选手读懂代码逻辑，对其中的空缺部分补充代码，使整段代码完整。

只填写空缺部分，不要填写完整句子。

（2）编程题

题目为若干具有一定难度梯度、分值不等的编程题目。这些题目的要求明确、答案客观。

题目一般要用到标准输入和输出。

要求选手通过编程，对给定的标准输入求解，并通过标准输出，按题目要求的格式输出解。题目一般会给出示例数据。

一般题目的难度主要集中于对算法的设计和逻辑的组织上。理论上，选手不可能通过猜测或其它非编程的手段获得问题的解。

选手给出的解法应具有普遍性，不能只适用于题目的示例数据（当然，至少应该适用于题目的示例数据）。

为了测试选手给出解法的性能，评分时用的测试用例可能包含大数据量的压力测试用例，选手选择算法时要充分考虑可行性的问题。

6、涉及知识

Java高职高专组

解题所涉及的知识：基本语法、面向对象、网络编程、接口、集合、IO、多线程、内部类、异常。（数据结构、swing等图形界面不涉及，不涉及html、JSP、Tomcat、开源框架等web开发方面，不涉及JDBC、SQL等数据库编程方面）

解题允许使用的特性：JDK1.5支持的全部特性

Java本科B组

解题所涉及的知识：Java高职高专组全部知识 + 数据结构（高校《数据结构》教材中出现的经典结构，及其通过组合、变形、改良等方法创造出的变种）

解题允许使用的特性：同java高职高专组

Java本科A组

解题所涉及的知识：Java本科B组全部知识 + 设计模式，反射，XML，多核与并发，测试理论，Swing界面。

解题允许使用的特性：同java高职高专组

c/c++高职高专组

解题所涉及的知识：结构、数组、指针、标准输入输出、文件操作、递归

（在代码填空中不会出现c++知识，不会出现ANSI C之外的windows API调用）

解题允许使用的特性：选手可以使用c风格或c++风格或混合风格解答编程大题。

允许使用ANSI C++特性。允许使用STL类库。

（不允许使用MFC类库，ATL类库）

c/c++本科B组

解题所涉及的知识：c/c++高职高专组全部知识 + 数据结构、函数指针、位运算

解题允许使用的特性：同 c/c++高职高专组

c/c++本科A组

解题所涉及的知识：c/c++本科B组全部知识 + 函数模板、复杂宏、汇编知识

解题允许使用的特性：同 c/c++高职高专组

单片机设计与开发（本科组，高职高专组）

模拟、数字电路，传感器及MCS51系列单片机的相关知识，常用仪器使用方面的知识，程序编译调试和下载软件使用方面的知识。

嵌入式设计与开发（大学组）

模拟电路，数字电路，传感及STM32F103 MCU的相关知识，常用仪器使用方面的知识，Keil MDK4.10软件方面的知识。

电子设计与开发（本科组，高职高专组）

模拟电路，数字电路，传感器及电力电子等相关方面的相关知识及应用，电子元器件知识及应用，常用仪器仪表使用方面的知识。

7、评分

软件类

填空题：答案唯一。

程序填空题：按选手填写的代码代入程序中能否得出正确结果为判据。

编程大题：主要以选手所提交的程序的运行结果为依据（大于90%）；同时会参考选手程序的编码风格、逻辑性、可读性等方面（小于10%）。

单片机和嵌入式类

硬件设计约占25%，软件编程及调试约占60%，其他约占15%。

电子设计类

硬件设计约占45%，装调约占35%，其他约占20%。

8、注意事项

（1）选手必须符合参赛资格，不得弄虚作假。资格审查中一旦发现问题，则取消其报名资格；竞赛过程中发现问题，则取消竞赛资格；竞赛后发现问题，则取消竞赛成绩，收回获奖证书及奖品等，并在大赛官网上公示。

（2）参赛选手应遵守竞赛规则，遵守赛场纪律，服从大赛组委会的指挥和安排，爱护竞赛赛场地的设备。没有其固定的门槛可以直接进行管网的报名。

什么软件可以看NBA回放？

1、手机上用掌上NBA：掌上NBA是一款专门为篮球迷们设计的一款应用，比分直播，NBA资讯，技术统计，汇集NBA事件，即时更新，给用户享受般的体验。

可以查看今日比赛，明日比赛，昨日比赛以及比赛战报和技术统计；可以自动刷新比分，让你实时了解比分结果；按日期查询赛程赛果，让你不错过任何一场比赛；近期赛程，让你了解近期NBA赛程；联盟排名，让你了解你支持球队的联盟排名。

2、腾讯视频，腾讯体育，直播回放都能看NBA各个赛事的回放视频，每日精彩锦集，TOP进球应有尽有，可供选择观看。

扩展资料：

腾讯视频上线于2011年4月，是在线视频平台，拥有流行内容和专业的媒体运营能力 ，是聚合热播影视、综艺娱乐、体育赛事、新闻资讯等为一体的综合视频内容平台，并通过PC端、移动端及客厅产品等多种形态为用户提供高清流畅的视频娱乐体验。

腾讯体育，是腾讯公司的一款针对体育视频的手机app应用，主要为用户提供足球、篮球、网球、高尔夫等赛事的直播、点播和资讯的视频服务。

百度百科-腾讯体育

百度百科-腾讯视频

竞速商业落地 自动驾驶赛程进入下半场

[汽车之家?行业]?自动驾驶竞赛进入下半场，推进商业化应用成为各企业发力的重点。根据美国兰德公司的研究，自动驾驶算法想要达到人类驾驶员水平至少需要累计177亿公里的驾驶数据来完善算法。

如果配置一支100辆自动驾驶测试车的车队，每天24小时不停歇路测，平均时速25英里（40公里）每小时来计算，需要500多年的时间才能完成目标里程，期间所耗费的时间和成本无疑难以承受。

利用仿真技术进行测试，被认为是降低成本、提升效率关键。目前，仿真测试在自动驾驶领域的发展如何？10月12日，中国电动汽车百人会、腾讯自动驾驶、中汽数据有限公司联合发布了《2020中国自动驾驶仿真蓝皮书》，详细介绍了技术应用现状及挑战。

趋势：未来或有99.9%测试利用仿真平台

基于场景库的仿真测试是解决自动驾驶路测数据匮乏的重要路线。仿真测试主要通过构建虚拟场景库，实现自动驾驶感知、决策规划、控制等算法的闭环仿真测试，满足自动驾驶测试的要求。

场景库是自动驾驶仿真测试的基础，场景库对现实世界的覆盖率越高，仿真测试结果越真实。自动驾驶汽车研发的不同阶段对于场景库的要求也不同，需要场景库实现不同的测试功能。

在自动驾驶的开发流程中，纯模型仿真—软件在环仿真—半实物仿真—封闭场地道路测试—开放道路测试的开发流程是最经济、高效的开发流程。

『Waymo自动驾驶测试车辆』

目前，自动驾驶仿真已经被行业广泛接受。例如美国自动驾驶领军企业Waymo旗下的仿真平台Carcraft每天在虚拟道路上行驶约2000万英里，相当于在真实世界中行驶10年。截止2020年5月，Waymo已经模拟行驶了150亿英里，相比之下，去年6月的数据是100亿英里。

除Waymo外，通用旗下的Cruise、AutoX、小马智行等国内外自动驾驶解决方案商也在进行大量的仿真测试，以完善自己的自动驾驶系统，仿真测试已经成为自动驾驶商用最重要的测试。

目前的数据来看，自动驾驶算法测试大约90%通过仿真平台完成，9%在测试场完成，1%通过实际路测完成。随着仿真技术水平的提高和应用的普及，行业希望通过仿真平台完成99.9%的测试量，封闭场地测试完成0.09%，最后0.01%到实路上去完成。这样，自动驾驶汽车研发将达到更高效、经济的状态。

『自动驾驶仿真测试场景』

现状：各赛道参与者积极布局

目前自动驾驶仿真市场参与主体主要包括：科技公司、车企、自动驾驶解决方案商、仿真软件企业、高校及科研机构、智能网联测试示范区。由于每个市场主体在自动驾驶仿真方面的技术基础不同，因此在推动自动驾驶仿真方面的研发及合作方式呈现不同模式。

科技公司在仿真方面起步相对较晚，在汽车功能探索方面经验较少，但是具备大数据优势，软件开发能力强。

自动驾驶汽车相比传统汽车，对软件的需求更大，科技公司进行仿真软件的探索，目的是进入市场庞大的汽车行业，建立更大的数据平台，形成新的业务增长点。目前自动驾驶仿真科技公司主要包括腾讯、百度、华为、阿里等。

『科技公司自动驾驶仿真平台对比』

微软、英伟达及LG等国外科技公司主要针对自动驾驶仿真软件进行研发，通过和产业链企业合作建立了自动驾驶研发生态体系，成为自动驾驶仿真的重要参与者。

对于整车企业来讲，路测和仿真测试同步进行是最佳选择，而自动驾驶汽车在真正实现落地之前，需经过众多功能与安全测试，路测就是其中一环。由于路测效率较低，目前很多车企都倾向于选择自动驾驶仿真测试与路测相结合的方式来完成落地前的测试工作。

『车企利用自动驾驶仿真软件情况』

自动驾驶解决方案商主要针对自身需求研发定制化仿真软件，较少对外提供仿真服务，但借助于充足的资金、人才集聚力及自身研发驱动力，在自动驾驶仿真方面具有很强的创新能力。各领先自动驾驶解决方案商都有自身仿真测试软件，如Waymo、Cruise、小马智行、AutoX等。

仿真软件企业可分为传统仿真软件企业、初创企业两大类。传统仿真软件企业由于技术积累比较深厚，进入自动驾驶仿真具有先天优势，而且合作伙伴较多，二次开发具有优势。初创企业由于起步晚，技术积累较弱，国内企业和国外的差距较大，但依靠雄厚的资金和人才集聚力，创业公司在自动驾驶仿真软件研发方面有望迅速崛起。

高校及科研机构主要应用自动驾驶仿真软件进行前瞻性、基础性研究，但很难形成成熟的商业化产品。国内从事自动驾驶仿真研究的高校及科研机构主要包括：清华大学、同济大学、北京航空航天大学、吉林大学、天津大学、长安大学、南京航空航天大学、武汉理工大学等。

『上海临港智能网联汽车综合测试示范区』

智能网联测试示范区建设已形成一定规模。目前全国有10余家国家级和数家省级智能网联测试示范区，主要通过对5G、V2X车路协同、模拟仿真、车联网等新技术的部署和应用，为自动驾驶、网联通信供应商等提供系统测试服务，推动汽车、信息通信、道路设施等内容的综合标准体系的建立。为推动智能网联汽车的仿真测试工作，已有企业和智能网联示范区开展了路测与虚拟仿真相结合的测试。

挑战：测试评价体系缺乏规范

目前自动驾驶仿真测试已初步形成完整的产业链体系，形成了科技公司、自动驾驶解决方案商、仿真软件企业为主的上游仿真软件提供商，以车企、自动驾驶测试机构为主的仿真软件下游应用商。从产业链角度分析，目前自动驾驶仿真测试还存在诸多问题。

一方面，仿真场景库建设与合作机制有待完善。

场景库建设效率低、费用高。目前场景库建设还需要依靠大量人工进行采集、标注，然后进行场景分析挖掘、测试验证，整个流程效率低、成本高，目前全球每年人工标注成本在10亿美元量级。

『国内共建自动驾驶仿真测试场景库仍需克服各项困难』

场景库规模不够大，多样性、覆盖性、可扩展性不强。现有场景库不足以覆盖常见交通场景，在有限的资源投入情况下，还不能有效覆盖真实世界的多样性。由于场景中不同要素的改变均可以扩展为不同的场景，目前场景扩展性还不足以满足仿真测试的要求。

场景有效性有待提高。现有场景是按实时数据采集，无法满足自动驾驶场景动态变化的要求。在场景中，人、车、路、行驶环境等动态和静态要素耦合，一个要素的变化将引起其他要素的改变，而且不同交通参与者均有自己的行为逻辑。例如改变车辆行为和轨迹，周边车辆和行人的行为也将随之改变。

场景数据的采集格式和存储问题。现有的测试场景采集，是基于不同的车辆和传感器配置，无法适用于各类车型及技术路线的研发与测试，高精度地图的格式也是行业关注的重点。场景库的数据格式如系统架构、数据接口、数据库管理系统等统一也是需要重点关注的问题。

测试场景中的测试真值及评估体系。测试场景数据采集需考虑采集要求、采集方法、数据预处理、数据传输存储、采集数量、采集精度、时间同步性、采集范围、采集完整性等各方面的因素，任何一个因素的欠缺都将导致场景的真实性及有效性。而且针对不同场景下自动驾驶测试车辆的测评指标体系尚不完善。

场景库建立缺乏合作，资源重复性投入大。目前单一企业很难完成覆盖所有场景的场景库建设。当下各企业场景库建设都是各自为战，导致资源重复性投入，企业之间缺乏场景库建设合作。尤其是自然驾驶场景、标准法规场景等共性场景可以通过合作共建，实现使用共享，目前这方面的合作还很少。

『腾讯TAD?Sim部分场景展示』

另一方面，自动驾驶仿真测试评价体系缺乏规范。

在自动驾驶仿真测试方面，由于不同仿真软件系统架构及场景库构建方法的不同，导致很难建立统一规范的仿真测试评价体系。目前国内仿真评价体系的研究方向主要是从驾驶安全性、舒适性、交通协调性、标准匹配性等方面评价自动驾驶车辆仿真测试结果，对于仿真软件自身的评价缺乏统一的评价标准，如仿真软件场景真实度、场景覆盖度、仿真效率等。

自动驾驶汽车作为智能化产品，未来需要应用深度学习算法使汽车具备自我学习能力，如道路障碍物的复述重现能力、场景的泛化迁移能力，因此自我学习进化性也是自动驾驶汽车的评价指标，目前自动驾驶汽车的学习进化性还缺乏相应的评价规范。

总结：

自动驾驶技术演化有两条路线，分别是由L2级到L3级和L4级到L5级，前者是多数车企走的路线，后者往往是科技公司的选择，两者的主要代表分别是特斯拉和Waymo。今年以来，多家企业表示，已具备L3级自动驾驶车辆量产能力；科技企业也纷纷展开Robotaxi的商业化运营测试。可以看出，各股竞争势力都在试图抢先落地应用自动驾驶技术。谁能在竞赛中拔得头筹？成本和效率无疑是最关键因素，仿真测试的成熟应用或将成为关键。（文/汽车之家?肖莹）