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小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
(2)网络通成本 这里提的网络通讯成本和前的公网带宽并不重复,公网带宽是面向分散的广域网客户的,网络通讯成本是强调几个固定的带宽消耗对象。假设你某个应用的数据读写度是10Gb/s,云存储和客户端两侧的广域网带宽成本是巨的,某些弱势运营商甚至要考虑网间结算费用。读写率的客户端和云存储会是固定长期合作关系,无论是内网互联、同IDC光纤、同城专线的成本都比互联网通讯的成本低很多。 (3)数据安全等合规需求 些客户连计费日志都不想让公云看到,或者确强安全性法规限制,或者只让采购资产不认可采购服务,那也会采用私云的建设方式。如果本地数据做云端的容灾备份,或者多云厂商之间的权数据源,这也是可行的方案。 私云的输出形式三类,分别是远程代维护、买软件和软硬一体化。买软件和软硬一体化交付家很熟悉,厂商需要提供非常详的交付档,应对一切异常情况。但当前云存储软件的可维护性并不高,交付档可能写不出来,远程代维护才是最便利的交付方式。按过去买硬件的习惯,离线运维系统都要巡检和计划内停机,其可用性比在线运维要低很多。
j****2 2018-07-10
百度脑开放日来袭 24种全新AI能呈现
目前,百度脑OCR产品全系列可以识别类型多达34款,现卡证、票据、档、汽全场景覆盖。 人脸人体识别方向:百度脑此次发布了新能——人脸情绪识别,同时升级了人脸关键点检测和手势识别,人脸检测关键点由72个增至150个,常见手势能识别种数也达到了24种。图像识别方向,百度脑更新了红酒和地标识别两个新能。无论是卢浮宫还是82年的拉菲,只要上传1张照片,就能获得字解析。辆分析方面上线了辆检测和流统计。喻友平透露,不久后,百度脑还会陆续上线辆属性识别、辆外观损伤识别、人脸融合、手部关键点识别、更高精度的人像分割以及钱币识别等用的应用场景。 语言处理应用技术方向:百度脑新增本纠错、新闻摘要、智能写诗、智能春联和对话情绪识别等能,在知识理解方面,百度脑推出了作检索和知识问答两个新能,让学习和娱乐两不误,分分钟化身“十万个都知道”。同时,智能写作平台将在4月全面上线,从素材上为创作者提供工具、帮助找到灵感,提升创作者的写作效率和产出质量,降低写作成本。 在强劲的AI技术支持下,百度脑也在重点发智能硬件和设备。
不****主 2018-07-09
高精地图
与普通地图不同,高精地图主要服务于自动驾驶辆,通过一套独特的导航体系,帮助自动驾驶解决系统性能问题,扩展传感器检测边界。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、仿真运行四场景,帮助解决林荫道路GPS号弱、红绿灯是定位与感知以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、是否交通管制,多少个交通号灯或限标志等,我们会根据地图提供的息来决定是在行驶中直行、左转还是右转以及对周围驾驶环境的评估。 而无人驾驶缺乏人类驾驶员固的视觉和逻辑能。如我们可以利用所看到的东西和GPS来确定自己的位置,还可以轻松准确地识别障碍物、辆、行人、交通号灯等,但要想让无人变得和人类一样聪明,可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技术不可或缺的一部分。它包含了量的驾驶辅助息,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。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
在最近的十年,移动互联网兴起,便捷的通、打、外卖、电子支付等功能层出不穷,所面向个人消费者的行业都在加互联网化;未来十年里,计算机技术将深刻影响工业生产领域。这时问题出现了,我们需要上千万名工程师吗,我们这么多工程师吗? 历史总是惊人相似的轮回,在国家决策层面,云计算是个可以和能源、金融相提并论的领域。 第一次工业革命开始时,每一个矿山都安装各自的蒸汽机;第二次工业革命开始时,每一个工厂都要重点解决电等能源问题;息技术革命开始时每个公司都要计算机工程师。但百川终到海,发动机能统一标准,电能源能集中供应,云计算平台可以现计算机技术的标准化,凭借规模效应降低服务成本,让客户直接付费购买息技术服务,减少了客户的人投入以及衍生的时间和管理成本。 息技术革命的核心工作是息的存储和处理,最重要的资源是数据。客户的数据放在云平台就像资金放在银行一样,银行可以根据储户的流水评估用,央行可以对货币进行宏观调控,云平台一样可以对用户息进行评估计算,甚至国家层面可以进行宏观管理调控。
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(概十几分钟后严重发热,可以用烫来形容,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,不知道链接机是不是影响GPS号)
s****7 2018-07-10
知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
这个验里坑很多,个人要和时间跑才能完成验,我做了8次验成功了3次,每次都等了10分钟以上。这个验也不够严谨,我只是拿crond做验,我在梦里记得其他历史守规矩的程序也能和ntpd联动,但我没时间做验了,也希望朋友能帮我答疑解惑。 附录2:网上能找到一个写NTPD和ntpdate的水和本内容些类似,那个是我多年以前写的,不是借鉴和抄袭,严肃脸。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
感知属于自动驾驶核心技术,我们可以将汽上的感知与人类感官进行一个类比:人感知,通过感官器官获取外界息,传达感知功能区,把形象化的东西抽象成概念性或者更高层的语义,供我们思维记忆、学习、思考或者决策,让我们运动控制功能区,让我们身体对外界进行反馈。无人类似这样的结构,这是强相关的东西,我们无人也是一样。 下图所示这辆是 2016 年 12 月乌镇演示队的其中一台,它传感器、雷达、摄像头,这是覆盖比较全面的设置,包括视觉、触觉、嗅觉等息。它需要脑处理,脑是无人里的感知功能模块。 由于感知范围是广泛的,它依赖于人工驾驶或者自动驾驶需要的环境匹配,工况复杂度越高,感知复杂度越高。自动驾驶不同级别里,感知的复杂度也不同。Apollo 目前开放的定位是 Level3 或者 Level4,感知、决策、控制是三位一体的过程。 感知与传感器系统紧密结合,获取外部环境息,比如障碍物,障碍物的距离、度等,把数据交给感知处理模块,我们会收集息,构成人开时理解的环境。 这些息会被我们决策模块进行分析和提取,在周围环境辆行驶状况下,下一步怎么走才是安全的。
C****X 2018-07-10
雄逐“图”,百度缘何备受关注?
例如道路描绘时,一条道路上多少条道? 哪些真道路在哪些地方变宽了? 哪些地方因为汇合而变窄了? 每条道和道之间的道线是虚线,线还是双黄线? 线的颜色、道路的隔离带、隔离带的材质甚至道路上的箭头、字内容、所在位置都会相应的描述…… 高精度地图针对道路形状的准确描绘,甚至可以精确到每个道的坡度、曲率、航向、高程等,同时为了自动驾驶的考虑,甚至每条道的限,推荐度也会一并提供。 高精地图中的道路标识线及路牌息 (图片来源于章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 目前,尽管自动驾驶科技公司、图商以及传统企对高精度地图的定义尚未统一化,但高精度地图的绝对坐标精度更高,包含的道路交通息更丰富(如可分为基础层、道路息层、周围环境息层和其他息层)等方面确已经成为区别传统电子导航地图的显著特征。 此外,由于路网每天都更新变化,如整修、道路标识线磨损及重漆、交通标示改变等,这些都需要及时反馈在高精地图上以确保无人行驶安全,也就同时要求高精度地图更强的数据时更新功能。
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