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y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
控制模块会让车向前行,感知模块获得新的息,不停循环,应对更新的环境状态,实现整体良性的循环。 核心:感知来做什么? 感知的输跟环境相关。只要符合条件,都可以被列为感知。在 Level3 和 Level4 里定义的细分任务,把输输出具体化。 障碍物检测,包括人、车、石头、树木等。上图是点云输出,下图是图像感知示例。Level3 检测结果障碍物,对于 Level4 来说,不仅知道这是车,而且可以将其按大车、小车分类,因为大车和小车的开车方式不一样。不同的车,做出的决策规划不一样。你可以超小车,但无法超大车。 我们需要一个很细的障碍物分类,这根据输的不同划分,有点云分类和障碍物中的分类。著名例子是红绿灯的识别,你需要判断交通灯的颜色。障碍物检测分类,我们得出障碍物息,这样有利于我们做后续决策。 我们要知道每个障碍物可能运行的轨迹,它会不会超车、插车道或者无故变线,这需要障碍物跟踪。障碍物跟踪是很重要的模块。我们要运障碍物,也有对场景的分析,我们点云也到这个。 我们在图像级别会做类似的分割,目的是我们做场景建模和语义化的描述。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
TB级户同样不太关心存储群集的性能,因为你是HTTP协议访问一个广域网服务,广域网和客户端才是网络吞吐性能的瓶颈。几家云存储厂商在SLA里都没承诺速率,上行带宽本来就免费,而下行带宽都会走CDN。但是这类客户已经出现迁移困难了,假设你有200T数据要从某云迁到自己机房,如果你的迁移IDC带宽是1000M需要20天才能完成任务。 上文是拨开一些企宣烟幕弹息,下文是TB级户最关注的问题。 (1)问题。 假设你有200T数据,每年的开销在30万左右;这里说谈不是让你死抠存储的是10万还是40万,而是注意存储会带来其他消费,比如说现在存储要计算CDN回源带宽了,比如说两个云存储互为备份带宽同步费有多少。当前存储厂商是按需付费定期调,短周期看大家都是在不计成本的降获取客户,但长周期看寡头形成竞争会淡化,存储涨是合法商业行为,而你数据量大且深度耦合平台业务很难搬走。企业服务市场没有免费蛋糕,我们要适当考虑超低服务的风险。 (2)云端处理和分发能力。 当你的数据量到TB以后,单台服务器已经无法承载和处理这些数据了,你需要尽量借助云存储平台的处理和分发能力。
拖****的 2020-09-01
百度CarLife关于播放本地音乐的问题
建议carlife不支持的音乐式(比如ape式)就不要添加到carlife音乐播放列表中去了,否则遇到无法播放的歌曲就直接停下来了(连续两首无法播放的歌曲),实在是影响户体验。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
云基地通俗易懂的展现形式就是开启数十万个高速运转的电脑铁皮箱,但这些电脑不接显示器也不人员现场操作,只要这些电脑能开机能上网就能对外服务。云基地和数字地产不完全相同,数字地产只装修好房子,云基地关注这些房子做什么。 云基地是无烟工业,并不需要雇佣大量人口,对直接促进就业帮助不大;但云计算没有实体矿产投和物品产出,只需要大量电力启动电脑也不会产生大量污染。 云基地像电视台和号塔一样,通过产生和扩散数据息对客户提供服务,这些息的传输没有物流成本,光速直达全球每个角落。 因为云基地服务全球客户,所以云基地可创造极高的营收,但不能简单的计地方政府的GDP。一个耗电三千瓦的机柜加附属空间占地5平方米,如果云计算资源全部售出,每年可产生20万元以上的营收。但是这些营收会计云计算公司所在地,而非云基地机房所在地,云基地只能被当做外地公司在本地租赁的库房,只会在所在地消费掉地租、电费和网费。各地政府只有提供足够的优惠政策,才能引云计算公司在当地成立独立税务核算的分支机构;有长久规划的地方政府甚至可以将云计算人才逐步引当地,形成高科技硅谷园区。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
优点是简单直接,不需要依据其他户对商品的评,而是通过商品属性进行商品相似度度量,从而推荐给户所感兴趣商品的相似商品;缺点是对于没有任何行为的新户同样存在冷启动的问题。 组合推荐[5](Hybrid Recommendation):运不同的输和技术共同进行推荐,以弥补各自推荐技术的缺点。 近些年来,深度学习在很多领域都取得了巨大的成功。学术界和工业界都在尝试将深度学习应于个性化推荐系统领域中。深度学习具有优秀的自动提取特征的能力,能够学习多层次的抽象特征表示,并对异质或跨域的内容息进行学习,可以一定程度上处理个性化推荐系统冷启动问题[6]。本教程主要介绍个性化推荐的深度学习模型,以及如何使PaddlePaddle实现模型。 效果展示 我们使包含息、电影息与电影评分的数据集作为个性化推荐的应场景。当我们训练好模型后,只需要输对应的户ID和电影ID,就可以得出一个匹配的分数(范围[0,5],分数越高视为兴趣越大),然后根据所有电影的推荐得分排序,推荐给户可能感兴趣的电影。
d****g 2020-08-31
【FAQ】常见问题梳理,不定期更新,详情请戳此贴~
两个问题,第一,会导致手机发热严重(大概十几分钟后严重发热,可以烫来形容,严重时导致手机自动关机),第二,总是提示GPS号弱(纯手机导航不存在此问题,不知道链接车机是不是影响GPS号)
l****m 2018-07-10
词向量(一)
神经网络求词向量之前,传统做法是统计一个词语的共生矩阵XX。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]),得到的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到好的矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达到106×106106×106的数量级); 需要手动去掉停词(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到词向量,因此能很好地解决以上问题。在本章里,我们将展示基于神经网络训练词向量的细节,以及如何PaddlePaddle训练一个词向量模型。
s****d 2018-07-11
亿元级云户分析
这个观点跟前文的“资源可以做计收载体,但不能做为上云目的分析”并不是冲突而是印证。 以软件和服务做亿元营收载体,采购决策人会承担巨大决议风险;但平庸的贩售资源又会陷战和关系战之中,云厂商追求市值和利润都不能讲这些老套路了。 我们先列出来哪些资源是单体贩售能过亿的,云厂商把这些资源和其他的软件服务资源做打包混淆集中交付,云厂商就不是卖资源而是卖梦想了。 3.1 IaaS计算池 IaaS计算池,交付给客户的是CPU+内存+本地盘+本地网+IDC电力,产品形式可以是虚拟机、裸金属、容器,或者预装了数据库-大数据-队列等服务的模板化云主机,决定资源池成本的是硬件和电力的,以及内部浪费程度。销售铁三角对硬件资源池的包装,完成资源成本分析、交付服务展示和付款周期核算;在硬件资源池交付时,云厂商的优势长处是大规模交付和成本控制,至于短处么——家家有本难念的经。 3.2 CDN和带宽池 CDN和带宽池不同于服务器硬件,其原始资源是相对稀缺死板的广域网带宽,其交付的资源是持续不断的服务,所以资源部署比较慎重但客户流动成本较低。制约客户全量迁移的是厂商的承载能力,而挖角和反挖时刻都在细水长流。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
后来我和于老板深究原因,不可能几个朋友都骗我或者都蠢,很可能前些年光纤波分机自己只能甩出10G口,或运营商租光纤套餐里只有10G规,给大家造成了裸光纤只能跑10G带宽的印象。同样固有的印象是光纤必须从运营商那里租,而且很贵还必须买波分设备等等;其实现在企业专线的市场竞争很充分,拉同城裸纤一公里也就小几百块钱,而且短距离裸纤也不值得上波分设备,直接对接模块即可。 二、NTD是试金石 我对裸光纤是门外汉,但同样的技术误解让我想到了NTP,我一直拿ntpd和ntpdate当做初中级系统工程师的试金石,分不清就月薪五千,分得清就八千以上(2014年市)。但很多货真实的IT专家也在此事上跌倒,我也希望通过聊清楚一层误会,说明高级工程师该少迷多思考。 NTP是网络时间协议,它是多项传输、计算、加密技术的核心参数。 假设我认为TCP连接超时断开链接了,你怎么给我传输数据; 玩各种定时给奖励收益的花园经营类游戏,我经常通过修改时间快速刷分; 你的系统时间不对网银都会拒绝登陆,因为加密程序算不出双方认可的Token。
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