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h****e 2018-07-10
程序:我从来?
干货概览 在计算机程序或者服务的层次上,我们来试着分析前面提的几个问题。 问题 1.我是谁? 服务叫什么,服务包含了些实例,服务规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从来? 服务的上游有些,不同的上游流量如何分配? 3.我往去? 服务的下游有些,不同的下游流量如何分配? 面对这样的问题,我们的答案是什么呢? 在百度的运维实践中,我们只需“BNS”就获得想要的答案。 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资源息的一个映射关系。
我****9 2020-08-29
还在等更新?别克、雪佛兰车型连接不了Carlife的车主看过来
威朗2019款升级吗?升级程序在下载  
l****m 2018-07-10
词向量(一)
XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小的矩阵,XijXij表示在所有语料中,词汇表VV(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出现的词数,|V||V|为词汇表的大小。对XX做矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),得的UU即视为所有词的词向量: X=USVTX=USVT 但这样的传统做法有很多问题: 由于很多词没有出现,导致矩阵极其稀疏,因此需要对词频做额外处理来达好的矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达106×106106×106的数量级); 需要手动去掉停用词(如although, a,...),不然这些频繁出现的词也会影响矩阵分解的效果。 基于神经网络的模型不需要计算和存储一个在全语料上统计产生的大表,而是通过学习语义息得词向量,因此能很好地解决上问题。在本章,我们将展示基于神经网络训练词向量的细节,及如何用PaddlePaddle训练一个词向量模型。 效果展示 本章中,当词向量训练好后,我们用数据视化算法t-SNE[4]画出词语特征在二维上的投影(如下图所示)。
不****主 2018-07-09
高精地图
三、Apollo高精度地图与构建 Apollo高精地图 Apollo高精地图专为无人车设计,面包含了道路定义、交叉路口、交通号、车道规则,及用于汽车导航的其他元素。 高精度地图在许多方面为无人车提供帮助,如高精度地图通常会记录交通号灯的精确位置和高度,从而大大降低了感知难度。 高精地图不仅减少计算需求,还通过提供有关驾驶环境的详细息,来确保无人车的安全。保持这些地图的更新是一项重大任务,测试车队需要不断地对高精度地图进行验证和更新。此外,这些地图能达几厘米的精度,这是准最高的制图精度。 Apollo 高精地图是最懂自动驾驶的高精地图,也是业界精细化程度最高、生产率最高、覆盖面最广的高精地图。目前,Apollo 高精地图的自动化程度已经达了90%、准确识别率达了95%上,预计2020年覆盖全国所有的重点道路。 高精地图有很多种格式,为了方便数据共享,Apollo高精地图采用了OpenDRIVE格式,这是一种行业制图标准。同时,Apollo也对OpenDRIVE做出了改进,进而产生了Apollo OpenDRIVE标准,便更适合无人车。
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