关于 什么药物可以让0变得骚【V信;799.196.362】颓 的搜索结果,共1013
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
闭包提取,是据朝向补全障碍的形状。 障碍跟踪。与障碍检测相结合,检测结果和历史障碍进行息匹配,出新障碍列表。并且输出下一帧速度怎样行驶,出列表。 视觉感知。Apollo 之前版本的视觉感知数据,主要是红绿灯的数据。已发布的0 同时开放红绿灯检测和识别算法,作为视觉感知的典型代表。 红绿灯识别。是根据当前车的位置查找高精地图,判断前方是否有红绿灯。如果有,高精地图会返回红绿灯的理位置,同时采集视频图像。如果并排很多灯,需要准确判断影响决策的灯。
不****主 2018-07-09
高精地图
目前 Apollo 内部高精地图主要应用在高精定位、环境感知、决策规划、仿真运行四大场景,帮助解决林荫道路GPS号弱、红绿灯是定位与感知及十字路口复杂等导航难题。 一、高精地图与传统地图 当我们开车时,打开导航地图通常会给我们推荐几条路线,甚至会显示道路是否拥堵及每条路线将花费多长时间、是否有交通管制,有多少个交通号灯或限速标志等,我们会根据地图提供的息来决定是在行驶中直行、左转还是右转及对周围驾驶环境的评估。 而无人驾驶车缺乏人类驾驶员固有的视觉和逻辑能力。如我们利用所看到的东西和GPS来确定自己的位置,还轻松准确地识别障碍、车辆、行人、交通号灯等,但要想无人车和人类一样聪明,是一项非常艰巨的任务。 这时就需要高精地图了,高精地图是当前无人驾驶车技术不或缺的一部分。它包含了大量的驾驶辅助息,最重要是包含道路网的精确三维表征,例如交叉路口布局和路标位置。 高精地图还包含很多语义息,地图上能会报告交通灯不同颜色的含义,也能指示道路的速度限制,及左转车道开始的位置。
双****4 2018-07-10
词向量(三)
文章结构: 词向量 背景介绍 效果展示 模型概览 数据准备 编程实现 模型应用 总结 参考文献 模型应用 在模型训练后,我们用它做一些预测。预测下一个词:我们用我们训练过的模型,在知之前的 N-gram 后,预测下一个词。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
服务叫,服务包含了哪些实例,服务规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从哪里来? 服务的上游有哪些,不同的上游流量如何分配? 3.我往哪里去? 服务的下游有哪些,不同的下游流量如何分配? 面对这样的问题,我们的答案是呢? 在百度的运维实践中,我们只需“BNS”就想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字服务)是百度云智能运维团队研发的一套分布式的名字服务系统,是百度云Noah智能运维产品中的一个重要基础服务系统。它为每一个服务赋予一个独一无二的名字,根据这个名字,我们就获取到这个服务的相关息 ,这些息包括:服务在机器上部署息(机器IP,部署路径,服务配置,端口息),服务的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个服务名到资源息的一个映射关系。 在BNS系统中,服务单元表示一个服务的实例集合,一般三段式的结构表示,比如:server.noah.all,server表示服务名,noah表示产品线,all表示机房名称,服务单元的名字在系统中是唯一的。
Z****E 2018-07-09
产品迭代的最后一公里
当我们谈发布更时我们谈些? 软件产品的生命力在于不断的功能迭代。一个新功能从需求产生到完整地呈现给终端用户,中间经过了调研、立项、需求分析、设计、开发、测试等一系列步骤,而发布更则是整个流程的最后一步。具体来说,发布更是指将产品功能的修改内容发布到一组服务器上的过程。 更过程简单到由一个研发人员手工将代码上传到一台服务器上,也复杂到上万台机器的数据传输和命令执行。如果我们深入地考查整个更过程,发现无论更过程本身如何化,其中有些组成部分是不或缺的,这里将其总结为更三要素,即更源、更策略、更目标。 更源:描述更涉及的具体内容,是程序、数据或者命令; 更策略:描述更过程如何执行,包括但不限于顺序、并发度、失败容忍度等; 更目标:描述落地更内容的一个或者多个目标机器,也能是虚拟机或容器。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
ntpdate只是个命令不是服务,它对远端时钟源是盲目任;假设一个根NTP服务不稳定,所有的服务器获了错误的时间,虽然现在业务层包容异常,不会出现算出负利息或倒扣费的情况,但业务混乱是免不了的。我们就说联机调试分布式日志,几个节点的时间有错能日志就看不懂了。 NTPD服务做时间调整会有效减少这类情形,它不是简单的龟速调整时间,而是有柔性时间调整策略,时间线的跃和调整尽量少影响业务(详情见附录实验);也不会盲目任远端时钟源,甚至固执的拒绝同步时间。NTPD服务相本机时刻有能不对,但不会忽快忽慢甚至停滞,NTPD通过多次收发包选择权威稳定的时间源,算出双方间的网络延迟,然后才会采新的时刻进行时钟同步。 五、误解的根源和影响 因为NTPD不盲从其他时间源,老一辈IT人会留下NTPD不好用、不靠谱的误会。2005年个人测试用虚拟机的时间经常走慢,到2010年虚拟机还要防范时间停滞的Bug。即使你用理机投入生产,网络延迟仍然不确定,且要观测NTPD同步效果需要时间。
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