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冰****蓝 2018-07-09
如何调节『控制参数』?
引言 控制模块的目标是基于计划轨迹和当前车辆状态成控制命令给车辆。这里我们将为开发者讲述如何调节控制参数。 背景 一、输入/输出 输入 规划轨迹 当前的车辆状态 HMI驱动模式更改请求 监控系统 输出 输出控制命令管理canbus中的转、节流和制动等功能。 二、控制器介绍 控制器包括管理转指令的控制器和管理节气门和制动器命令的纵控制器。 控制器 控制器是基于LQR的最优控制器。该控制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,包括闭环和开环。 闭环提供具有4种状态的离散反馈LQR控制器: 误差 误差率 航误差 航误差率 开环利用路径曲率信息消除恒定稳态航误差。 纵控制器 纵控制器配置为级联PID+校准表。它被分为两类,包括闭环和开环。 闭环是一个级联PID(站PID +PID),它将以下数据作为控制器输入: 站误差 误差 开环提供了一个校准表,将加映射到节气门/制动分比。 控制器调谐 一、实用工具 类似于诊断和realtime_plot可用于控制器调优,并且可以在apollo/modules/tools/中找到。
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
人工智能连续3年进入政府报告、“智能+”成为时代新命题,这些信息都显示2019年会是AI产业全面加落地的一年。AI行业的发展,离不开千万开发者的助力。 3月20日,首场大脑开放日全新登场,介绍了全新开放的24种全新AI能力,AI赋能市政、物流、教育等行业的20个案例,也为开发者、行业人士展现了如何搭上AI开放态的高列车。 大脑开放日来袭 作为在人工智能领域多年研究成果的集大成者,大脑正在飞进步着。自2016年启动开放以来,大脑目前已经是服务规模最大的AI开放平台,开放了158项AI能力,24小时集成,开发者数量超过100万,面广泛的企业和开发者提供最先进、最全面的AI能力,不断降低AI应用落地的门槛。 AI技术态部总经理喻友平谈到,“在大脑的开放态中,开发者一直是最为重要的一环。大脑开放能力不断加,有很多有价值的技术难以被开发者了解。2019年大脑开放日全新登场,希望为AI开发者提供及时、全面、近距离地了解大脑最新AI产品和案例,且能深、持续交流的平台。”
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一个EasyDL
EasyDL的推出及政策安,正在兑现李彦宏AI的普惠承诺。 传统上,新技术传播趋势一般遵循“S型曲线”理论,即一项技术在引进期,其商业化成果相对昂贵,普及比较缓慢,一旦进入成长期,普及呈现指数型增长,价格逐渐下降,一旦进入成熟期就走曲线顶端,增长率放缓、动力缺乏,最后进入衰退期。 EasyDL则以低门槛操作和限量免费政策,大大缩短了导入期,推动了AI技术短期内即开始大规模应用,2018年,谷歌的AutoML 也将服务对象转普罗大众,不过,EasyDL的产业化进程显得更正以平台化、态化的思路,加推进AI产业化落地。所谓平台化,即AI技术以最低的门槛外输出,合作伙伴基于场景进行开发,用于解决实际问题;而态化的核心,就是核心技术平台不争利,放利给态伙伴,进而产巨大辐射效应。 EasyDL展示AI开放态的一种策略:用平台化的思路,将AI规模化落地,实实在在解决真问题。 近期,大量个人也正加入到EasyDL的开发者行列中来。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
例如我们怀疑是某几台服务器导致的拒绝量上升,我们可以基于多维统计报表,点击序找到拒绝最大的区域,然后依次展开找到拒绝最大的机房和机器。 点击详情后,我们就可以跳转到机器对应的页面,查看对应机器的详细数据来进行定位。 找寻关联事件定位 根据历史经验,大多数的线上故障都是由于变更操作所引起的,包括程序、数据、配置等变更事件,增删机器实例、执行预案等运维事件,甚至包括可能引发流量突增的活动运营事件。对于某些体积庞大的产品线,开发和维护人员众多,以上事件的发更是千丝万缕、错综复杂。 面对这个问题,我们设计并推出了一种可以解决这种问题的通用性组件——事件流图。 通过事件流图,可以筛选出故障的前后时,发或发中的事件,每个事件通过色块的长短位置,展示了开始结束时以及持续时长。我们可以的分析出对应时的故障可能是由于某些操作开始或操作完成引发的。 对于部分业务线,同一时段发的事件可能有上甚至上千条,我们提供便捷的筛选功能来解决这一问题。通过事件类型标签,打开或关闭某一类事件的展示,优先查最有可能的根因。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
本文主要介绍单机房故障自愈前需要进行的准备工作,具体包括: 单机房容灾能力建设中遇到的常见问题及解决方法 基于网络故障及业务故障场景的全面故障发现能力 统一前端(BFE)和字服务(BNS)的流量调能力 单机房容灾能力--常见问题 单机房故障场景下,流量调是最简单且最有效的止损手段,但我们发现业务线经常会遇到如下问题导致无法通过流量调进行止损: 1.服务存在单点 描述:系统内只有一个实例或者多个实例全部部署在同一物理机房的程序模块即为单点。 问题:单点服务所在机房或单点服务自身发故障时,无法通过流量调、主备切换等手段进行止损。 要求:浏览请求的处理,不能存在单点;提交请求的处理,若无法消除单点(如有序提交场景下的ID分配),则需要有完整的备份方案(热备或者冷备)保障单机房故障时,可切换至其他机房。 2.服务跨机房混联 描述:上下游服务之存在常态的跨机房混联。 问题:逻辑服务单元未隔离在独立的物理范围内,单机房故障会给产品线服务带来全局性影响。同时流量调也无法使得服务恢复正常。
2018-07-10
解密开源这门意——商业角看开源
本文抛开虚浮的情怀和热情,我们从商业和管理的角看一看软件开源。 1. 本质是对抗认知垄断 远古期的计算机没有版权概念,每一份代码都是一份全人类都可以学习借鉴的教学数据。 随着商业软件的兴起,商业软件公司倾于将代码当做秘方保护,引入了版权的概念。闭源软件实操过程中有如下缺点: IT技术无法跨软件跨公司进行交流,行业人才培养的很慢; 一个软件只能在很小可控范围内迭代,软件的进步偏慢; 公司的商业策略以盈利优先,可能会掐灭技术革新; 一个黑盒化的交付物,交付质量只能靠商业信誉保障; 商业软件总是试图建立垄断,黑客们警惕着垄断的恶行。 在版权限制下感到压抑的IT精英,自发推动开放源代码的交付方式,其中最出的是GNU计划。GNU计划的重点是对抗IT技术认知垄断,更自由的传播IT知识;GNU等开源计划既不是为了开源公司的商业利益,也没要给参与者发高级技工证书,更不会因为开源而强行免费。 在上个世纪程序员人数很少但都是精英黑客,参与开源的目的是以码会友,不会发表太烂的代码,顺着开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.
l****m 2018-07-10
量(一)
文章结构: 词量 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 本教程源代码目录在book/word2vec,初次使用请您参考Book文档使用说明。 背景介绍 本章我们介绍词的量表征,也称为word embedding。词量是自然语言处理中常见的一个操作,是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。 在这些互联网服务里,我们经常要比较两个词或者两段文本之的相关性。为了做这样的比较,我们往往先要把词表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式恐怕莫过于模型(vector space model)。 在这种方式里,每个词被表示成一个实数量(one-hot vector),其长为字典大小,每个维对应一个字典里的每个词,除了这个词对应维上的值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处有限。比如,在互联网广告系统里,如果用户输入的query是“母亲节”,而有一个广告的关键词是“康乃馨”。
好****生 2020-08-28
小度提示:网络好像断开了!
从六月开始就突然连不上了,然后重新连也提示联网失败,后来有时候能连上,但是过几分钟又掉线了,什么情况,能解决么,这像是做的东西吗,别说我的网有问题,我其他包括气净化器手机智能台灯等都没有问题,点解决吧,太失望了
h****0 2018-07-09
【 开发指南 】智能家居技能
视频请发送至 xudandan02@baidu.com 邮件格式: 邮件标题:【技能审核】待审核技能称邮件正文:正文需注明待审核技能ID,视频文件可使用附件或者网盘链接的形式发送 设备送(可选): 将技能中涉及的所有智能家居设备和设备相关使用文档邮给DuerOS,以便DuerOS审核该技能; 送前需将设备与开发者账号授权绑定完成,并在使用文档中提供对应的账号和密码。 送信息: 通讯地址:北京市海淀区西北旺东路10号院科技园4号楼 收件人:张忠琦 联系电话: 18521725422 正式发布上线的技能,将会在哪里显示? 小音箱 等无屏音箱 针对无屏音箱等设备,可以使用 小音箱\厂商自有 app “智能家居” 里查看并启用已上线的智能家居技能; 小在家 等有屏设备 小在家\厂商自有app——发现更多——智能家居 小在家设备内——更多——智能家居 亮\风…等是否支持设置成50%的程值,是否提供相应的接口信息? 支持亮等程值的设定。以亮为例,使用value参数,可控制灯光亮分比值 为double类型,取值范围为0~100。
用****在 2018-07-10
量(二)
PTB数据集较小,训练,应用于Mikolov的公开语言模型训练工具[2]中。其统计情况如下: 本章训练的是5-gram模型,表示在PaddlePaddle训练时,每条数据的前4个词用来预测第5个词。PaddlePaddle提供了对应PTB数据集的python包paddle.dataset.imikolov,自动做数据的下载与预处理,方便大家使用。 数据预处理 预处理会把数据集中的每一句话前后加上开始符号 s 以及结束符号 e 。然后依据窗口大小(本教程中为5),从头到尾每次右滑动窗口并成一条数据。如"I have a dream that one day" 一句提供了5条数据: s I have a dream I have a dream that have a dream that one a dream that one day dream that one day e 最后,每个输入会按其单词次在字典里的位置,转化成整数的索引序列,作为PaddlePaddle的输入。 编程实现 本配置的模型结构如下图所示: 图5.
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