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冰****蓝 2018-07-09
如何调节『控参数』?
引言 控模块的目标是基于计划轨迹和当前车辆状生成控命令给车辆。这里我们将为发者讲述如何调节控参数。 背景 一、输入/输出 输入 规划轨迹 当前的车辆状 HMI驱动模式更改请求 监控系统 输出 输出控命令管理canbus中的转向、节流和动等功能。 二、控器介绍 控器包括管理转向指令的横向控器和管理节气门和动器命令的纵向控器。 横向控器 横向控器是基于LQR的最优控器。该控器的动力学模型是个简单的带有侧滑的自行车模型。它被分为两类,包括闭环和环。 闭环提供具有4种状的离散反馈LQR控器: 横向误差 横向误差率 航向误差 航向误差率 环利用路径曲率信息消除恒定稳航向误差。 纵向控器 纵向控器配置为级联PID+校准表。它被分为两类,包括闭环和环。 闭环是一个级联PID(站PID +速度PID),它将以数据作为控器输入: 站误差 速度误差 环提供了一个校准表,将加速度映射到节气门/动百分比。 控器调谐 一、实用工具 类似于诊断和realtime_plot可用于控器调优,并且可以在apollo/modules/tools/中找到。
1****2 2018-07-09
百度安全:AI 是系统工程 需要真正放的安全护航
它首创了应用状在线查询机,是一种生联防、去中心化的安全方案:发者能及时提供应用状;安全厂商能大规模扫描监控签名信息生成信 用信息,并在端上结合信用信息判断App 是否恶意;应用商店可以收纳发者提交的 应用信息,并定期架有问题的App;设备厂商则能通过OASP 的签名机进行额外的安全校验。 传输层面的安全 终端设备和云端服务通信的过程中,传输通道的安全性至关重要,一旦被黑客恶意 劫持,设备和云端服务器的数据也就都处在风险中。而现在普遍应用的TLS/SSL 方案 是基于非内存安全语言编写,容易被黑客利用内存安全漏洞攻击,而且未来也面临着被 量子计算机破解的威胁。 而百度安全基于内存安全技术的可配置嵌入式安全通信协议栈MesaLink, 在语言层面提供内存安全保障,算法层面提供后量子密码对抗能力。这就使得络传输 可以避免OpenSSL“心脏流血”等高危漏洞隐患,并且能对抗量子密码学攻击,进一 步增强络传输层的安全。
h****l 2018-07-09
大数据时的隐私保护(二)
隐私 在大数据的时,数据成为了科学研究的基石。我们在享受着推荐算法、语音识别、图 像识别、无人车驾驶等智能的技术带来的便利的同时,数据在背后担任着驱动算法不断 优化迭的角色。在科学研究、产品发、数据公的过程中,算法需要收集、使用用 户数据,在这过程中数据就不可避免的暴露在外。历史上就有很多公的数据暴露了用 户隐私的案例。 国在线(AOL)是一家国互联服务公司,也是国最大的互联提供商之一。 在2006 年8 月,为了学术研究,AOL 公了匿名的搜索记录,其中包括65 万个用 户的数据,总共20M 条查询记录。在这些数据中,用户的姓名被替换成了一个个匿名 的ID,但是纽约时报通过这些搜索纪录,找到了ID 匿名为4417749 的用户在真实世界中对应的人。ID 4417749 的搜索记录里有关于“60 岁的老年人”的问题、“Lilburn 地方的风景”、还有“Arnold”的搜索字样。
2018-07-10
解密源这门生意——商业角度看
在上个世纪程序员人数很少但都是精英黑客,参与源的目的是以码会友,不会发表太烂的码,顺着源社区容易找到技术大师,几个IT高手也容易蹭出商业火花。 2. 商业公司主导源 现在越来越多的公司参与到源项目中,甚至主导了很多商业源项目;现在源项目的精英理想主义色彩褪去,但破认知垄断的初心没源软件是破软件专利垄断,而且大部分都很便宜甚至免费,这就很适合做商业降维击。这个篇幅太长我不展细谈,只抛出三个案例: IBM提供AIX技术帮助完善了Linux,SUN和微软的服务器操作系统都不太好卖了。 Java、Golang的发者生比 dot Net要友好热烈,这些程序员的待遇差距越来越大。 硬件公司Intel支持源云计算项目,这些软件可以促进自家CPU、主板、SSD和卡的销售。 中国有句俗话叫“财散则人聚”,老外终于学会了“源码散则厂商聚”。对于以IT技术为核心竞争力的企业,降低门槛既可用于绝地反击,又可用于做大行业生。 3.
Z****E 2018-07-09
产品迭的最后一公里
更面临的问题 其实我们对更的需求并不杂,作为迭的最后一公里,我们只关注两点: 操作过程足够快捷(效率) 更结果符合预期(安全) 但是,在具有一定规模企业的生产环境中,用户往往要面对比单台机器手工上线更加杂的状况,在这些状况上述两点要求通常难以满足: 大批量机器的操作步骤繁琐,较依赖人的经验,更操作效率低; 由于缺少可靠的检查机更效果无法保证,甚至引发线上较大异常。 我们在百度各核心产品的大规模更实践中积累了丰富的经验,发现通过自动化部署可以有效提升更效率,在更过程中严格执行分级发布流程可以确保检查机得到执行,并且能够有效限异常影响范围,加速异常恢。在两者基础之上,融入AIOps智能更策略,可以进一步降低管理成本,提升检查效果。面将从三个方面详细介绍我们的解决方案。 我们的解决方案 1自动化部署 自动化部署包含更策略和批量机器执行能力两部分。具体来说,用户通过UI/API配置整个更过程的执行策略,例如先执行A地域机器的更,再执行B地域机器的更;执行失败的机器超过10台就自动中止等。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
因此,在部署系统的发后期,自身的功能更主要集中于单机部署工具。为了提高自身发迭效率,脚本未采用全部署的方案,只部署到特定插件集群。每次执行时,单机agent会从插件集群载最新MD5,如果有更,将重新载最新插件进行任务的执行。这种设计形式增强了执行端功能的可横向扩展性,并且极大降低了每次自身升级的成本。每次升级只需更新一个集群的插件码,在全部机器上即可生效。 总结 百度部署服务经历了手工上线- Web化- 放化一系列发展进程,目前正在向智能化逐步发展。Archer作为放化一的运维产品,在百度内部具有极高的使用率。期待本文的介绍能为您提供一些思路,也欢迎同行们与我们进行交流,共同促进AIOps的发展!
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