关于 安徽快3预测一定牛 zs25.vip 主管Q:86388714 的搜索结果,共1140
h****l 2018-07-09
如何在模块中添加器?
简介 器为每个障碍物生成轨迹。在这里,假设我们想给我们的车辆增加个新的器,用于其他类型的障碍。 添加器的步骤 如下步骤将会指导您在器中添加个 NewPredictor: 个继承基类 Predictor 的类 实现新类 NewPredictor 在 prediction_conf.proto中添加个新的器类型 更新 prediction_conf 更新理器(Predictor manager) 下面让我们用上面的方法来添加新的器。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
云的要客户已从最初的中小初创公司逐步渗透到各行各业的大型企业。可以说,企业上云已是企业发展的必由之路。部分数据敏感的企业结合自身数据的全性、所有权和控制权等综合因素考虑,会选择搭建自己的私有云或者混合云环境。 但是在上述环境中,用户的机器都需要自行理,这就必然给云运维人员带来很多意想不到的麻烦。 其实我们面临的问题从来就没有什么大的变化,唯不同的只是机器规模越来越大,人心越来越复杂。 Q如何在1台机器上部署基础设施?A 切都源于那个亘古不变的道理:扔个文件到机器上,然后跑个命令。 Q如何在10台机器上部署基础设施?A 写个for循环搞Q如何在10000台机器上部署基础设施?A 这个也好办!制操作系统镜像CUSTOM.iso装机自动化装! then…… Q如何速升级所有机器上的基础设施? Q服务因异常挂掉,能自动重启保活吗? Q公司做活动,计流量突增,能扩容吗? Q公司活动结束,为节约成本,能缩容吗? Q新开发的基础设施服务有问题,能立马回滚吗? Q可以做虚拟化资源限制基础设施不占用过多的机器资源吗? Q如何先部署小批量机器,确认无误之后,再做全集群部署?
沙****杀 2018-07-09
如何在模块中添加新评估器?
简介 评估器通过应用训练的深度学习模型生成特征(来自障碍物和当前车辆的原始信息)以获得模型输出。 添加评估器的步骤 请按照下面的步骤添加名称为NewEvaluator的评估器: 在proto中添加个字段 声明个从Evaluator类继承的类NewEvaluator 实现类NewEvaluator 更新配置 更新评估器理 下面让我们用上面的方法来添加新的评估器。 、声明个从Evaluator类继承的类 NewEvaluator modules/prediction/evaluator/vehicle目录下新建文件new_evaluator.h。
不****主 2018-07-09
高精地图
高精地图,是Apollo位、感知、规划模块的基础。 与普通地图不同,高精地图要服务于自动驾驶车辆,通过套独特的导航体系,帮助自动驾驶解决系统性能问题,扩展传感器检边界。目前 Apollo 内部高精地图要应用在高精位、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信号弱、红绿灯是位与感知以及十字路口复杂等导航难题。 、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以及每条路线将花费多长时间、是否有交通制,有多少个交通信号灯或限速标志等,我们会根据地图提供的信息来决是在行驶中直行、左转还是右转以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。如我们可以利用所看到的东西和GPS来确自己的位置,还可以轻松准确地识别障碍物、车辆、行人、交通信号灯等,但要想让无人车变得和人类样聪明,可是项非常艰巨的任务。 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可或缺的部分。它包含了大量的驾驶辅助信息,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。
b****9 2018-05-06
视频点播有.NET的版本吗
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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,我们可以用它做个词:我们可以用我们训练过的模型,在得知之前的 N-gram 后,个词。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
图胜千言,我们看看资产理的特点: 图3 资产理 部署理 应用部署直是运维工作中的重点,般来说,我们面临的问题有: 批量部署难,怎样位目标机器?如何速部署? 灰度试难,怎样通过灵活的部署方式,先进行小流量线上试,待效果达到期后再扩大部署? 回滚难,发现问题后怎样回滚? 上面的第个问题,实际上在服务理中已经解决了,也就是说服务理帮我们完成了资源位工作。其他的问题,NoahEE的部署理模块通过“分级发布”来解决。在部署理模块中,我们可以方便的义并发度、部署步骤、影响范围以及暂停操作等,在部署的过程中发现问题即可暂停并回滚至之前的状态。除了部署等操作,部署理模块还提供了批量执行命令等操作(比如批量启停某服务)。如图来总结部署系统的能力: 图4 部署理 监控理 在任何工作里,信息掌握的全面与否往往关乎到工作的成败。“知己知彼百战不殆”这句话说的就是这个道理。运维工作中,监控系统就是这个让我们做到这点的关键。软硬件是否工作正常,出了问题是否能及时发现与报警,甚至是对异常事件等进行提前,都仰仗监控系统。
1****2 2018-07-09
百度全:AI 是系统工程 需要真正开放的全护航
百度全最近发 布了OpenRASP 开源自适应全解决方案,保护引擎集成在了应用内部,在应用完成协议解析后,才开始检攻击。 这与传统的全防护解决方案有什么差别呢?首先,传统防护产品要依赖请求特 征,OpenRASP 是通过监控应用的执行逻辑和行为来实现防护;其次,OpenRASP 可 以实现应用的热补丁,比如可以永久免疫Struts 系列漏洞;最后,OpenRASP 实现了 编码规范检查、服务器全基线检查,这也是传统防护产品无法实现的。OpenRASP 和KARMA 分别在云端和终端两侧为智能终端产品和服务提供自适应全保障能力。 未来的AI 攻防:需要真正的生态开放 AI 是把双刃剑,用在全专家手里,能够更、更高效地做好防御。将AI 用于 全领域,在感知层可以提升用户体验,认知鉴权由“知”(密码)、“有”(U 盾) 到“是”的转变;在执行层,AI 可以提升全攻防对抗的能力,无论是网络空间全 还是业务全;在战略层,全专家角色实现由人到机器的转变,AI 自进行攻防对 抗。而将AI 用在黑客手里,就可能造成“永恒之蓝”那样席卷全球的灾难。
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云平台
当我们要设计云平台时,最小必须的云计算资源为这几项: 1.云机,2.云硬盘,3.公网IP+带宽4.VPC+全组5.负载均衡 个云平台缺少这五项中任何项,用户都不可能达到等同于自购物理机的效果,甚至最基本的功能都无法执行。当前各大供应商(含OpenStack和Zstack方案)都将这些云资源都已经实现API化创建、查询、理、删除。 对这些必要云资源的规划思路是,在能保证基础功能和用户便利的前提下,尽量砍掉些炫酷但只有少数厂商支持的功能,为了简化开发难度,对些通用但低频功能也可以拖到二期三期再做。 比如云机创建机API时必备功能是“选择硬件配置”“顺手创建公网IP”“自义镜像克隆机”“设置机名”的,理API必须有“查看机状态和配置”“硬重启”“绑/解绑IP、硬盘”。其他的功能根据项目组的人力和工期可选展示给客户,有人有时间就多做,没人没时间就少做。
l****m 2018-07-10
词向量(
所以,仅仅给两个词,不足以让我们准确判别它们是否相关。要想精确计算相关性,我们还需要更多的信息——从大量数据里通过机器学习方法归纳出来的知识。 在机器学习领域里,各种“知识”被各种模型表示,词向量模型(word embedding model)就是其中的类。通过词向量模型可将个 one-hot vector映射到个维度更低的实数向量(embedding vector),如embedding(母亲节)=[0.3,4.2,−1.5,...],embedding(康乃馨)=[0.2,5.6,−2.3,...]embedding(母亲节)=[0.3,4.2,−1.5,...],embedding(康乃馨)=[0.2,5.6,−2.3,...]。在这个映射到的实数向量表示中,希望两个语义(或用法)上相似的词对应的词向量“更像”,这样如“母亲节”和“康乃馨”的对应词向量的余弦相似度就不再为零了。 词向量模型可以是概率模型、共生矩阵(co-occurrence matrix)模型或神经元网络模型。在用神经网络求词向量之前,传统做法是统计个词语的共生矩阵XX。
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