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C****X 2018-07-10
雄逐“图”,缘何备受关注?
我们发现,高精地图领域的局者基本上可以分为这样几类,以Google 为代表的互联网企业,包括;以丰田、特斯拉为首的车企大厂;以Moblieye(已经被英特尔收购)为主的传感器厂商;以及包括 TomTom、四维图新、高德等在内的图商。 不过仔细想想,局归局,但是要想玩的比别人都好,成为领先的玩家,确实不是一件容易的事儿。 其实对高精地图的研发,除了在技术上需要攻克一些难关之外,更需要在自动驾驶产业链的角上思考问题。高精地图是自动驾驶的专属地图,了解车的需求或许比“造图”本身更重要。 如果从开发者的角来看,以为代表的互联网企业以及传统车企或许在整合产业链资源,全局手的能力上更占优势。 关于高精地图的一些based问题 地图,对于人们的日常活来说很普遍。 通常我们了解的都是用于导航、查询地理信息的传统电子地图,这类地图主要服务的是人类驾驶员。 传统电子地图 (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 如图所示,传统电子地图是对路网的一种抽象表现,将路网抽象成有向图的形式。 什么是有向图形式? 简单来说就是图的顶点代表路口,边代表路口与路口的连接。
1****2 2018-07-09
全:AI 是系统工程 需要真正开放的全护航
11 月6 日,全牵头成立OASES 智能终端态联盟。这是国内第一个开 放的致力于AI 全的联盟组织,引发了媒体、行业对AI 全的聚焦。 毋庸置疑的是,人工智能时代已经到来。有数据显示,到2020 年,会有500 亿台 物联网设备在全球部署。埃森哲预测,人工智能可能将劳动产率提升40%,让人们 更有效地利用时间。到2035 年,人工智能将让年经济增长率提升一倍。 但是,所谓“螳螂捕蝉,黄雀在后”,AI 既能被用来提升效率,也能被黑客用来提 升攻击技术,有更多途径窃取用户隐私。前段时间各种智能电视被破解,摄像头变成客 厅监视器;某品牌智能扫地机器人被曝出存在高危漏洞,变成家庭“间谍”等全事件 频发。 网络全成了这些智能设备的“阿喀琉斯之踵”。 危机四伏的AI 态 在编看来,移动互联时代,无论是终端、云端、传通道,最终保护的都是这整 个网络态中的数据,这些数据既有企业和用户的隐私,也包含了账户和密码等。在AI 时代,大抵相同。所不同的是各种IOT 设备的多样化,身份认证加物识别, 语音需求更多地取代了手动
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、/ 规划轨迹 当前的车辆状态 HMI驱动模式更改请求 监控系统 出控制命令管理canbus中的转向、节流和制动等功能。 二、控制器介绍 控制器包括管理转向指令的横向控制器和管理节气门和制动器命令的纵向控制器。 横向控制器 横向控制器是基于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: 横向误差 横向误差率 航向误差 航向误差率 开环利用路径曲率信息消除恒定稳态航向误差。 纵向控制器 纵向控制器配置为级联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(PID +速PID),它将以下数据作为控制器误差 速误差 开环提供了一个校准表,将加速映射到节气门/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。
金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
第二天 工程师们说:“这个系统必须运行稳定,性能卓越,支持跨平台(Linux、Windows、ARM)装,要做到同时管理上万台服务器,一点儿都不慌”。 第三天 工程师们说:“这个系统不能像瑞士军刀,而应该重剑无锋、大巧不工,仅支持基础设施的维护管理,要能做到快速扩缩容!出现问题能立刻回滚,保障云环境的全和稳定。” 第四天 工程师们说:“这个系统还要做到‘麻雀虽,五脏俱全’!要为基础设施提供虚拟化容器隔离,应用部署,应用拓扑搭建和集控制的功能。为应用的整个命周期保驾护航,提供一条龙服务。” 总之就是四个字,“轻”、“稳”、“专”、“全”,对于这一切,工程师们很满意。 于是云的工程师们结合历年来云计算的经验与技术沉淀,潜心打磨,匠心打造,最终强势推出新一代私有云云基础设施管理引擎HALO。 Q:HALO是什么?
金****洲 2018-07-09
全实验室|机器学习对抗性攻击报告
1 月4 日,聂卫平、常昊、周睿羊等高手接连 给Master,到目前截止它已获得60 连胜。Master 在与古力的对决之前终于揭晓了 自己的身份,果然就是去年大出风头的AlphaGo(升级版),而对阵古力,也提前声明了会是最后一战。 我们不妨将Master 的60 连胜视为人工智能与人类交锋的信号和警报,在人工 智能时代人类如何完成自身的“刷新升级”值得每个人思考。同时其带来的全问题也急需全专家去突破。 科技的发展使人工智能离人类的活越来越近,其中隐含的全问题也渐渐引起顶 级全专家们的关注。本文由全实验室专家撰写,详细介绍了在GeekPwn2016 硅谷分会场上,顶尖全专家们针对当前流行的人工智能图形对象识别、语音识别的场 景所采用的构造攻击数据方式和攻击演示。全实验室的专家对这些攻击方式提出 了独到见解,并对未来趋势进行了预测。 随着人工智能和机器学习技术在互联网的各个领域的广应用,其受攻击的可能 性,以及其是否具备强抗打击能力一直是全界一直关注的。之前关于机器学习模型攻 击的探讨常常局限于对训练数据的污染。
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产业全面加速落地的一年。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,也为向开发者、行业人士展现了如何搭上AI开放态的高速列车。 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,大脑正在飞速进步着。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时快速集成,开发者数量超过100万,面向广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速,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
拿1000张图片使用EasyDL训练一个图像识别模型最快只需要8分钟;拿1000条音频来训练声音分类模型,只需15分钟;使用5000条数据训练文本分类模型,也只需8分钟。 由于EasyDL低门槛、高精、更轻快的特点,成为企业快速享受AI红利的首选。 用案例说话:零门槛落地 自2018年4月正式发布以来,EasyDL用户量级迅速攀升。 截至2018年12月,EasyDL用户数达到10万,覆盖22个行业,已快速在零售、防、互联网内容审核、工业质检、医疗、物流等应用落地,广渗透到各种职业场景和细分活场景当中。 在EasyDL开发者中,有南方电网这类巨头,也有一些中型企业,他们都能训练最贴合自身业务的深学习模型。 中国南方电网公司广东电网公司直属的佛山供电局管辖范围内,电线路约4500公里,16000余基杆塔单元,线路附近易发外力破坏的施工点有300余处。
拖****的 2020-08-28
百度CarLife关于播放本地音乐的问题
测试了下,目前无损音能播的有wav和flac,ape格式的仍然无播放,我的手机是“mate30 5G”版,手机上装的app是应用市场里最新的“CarLife+”。
y****q 2020-09-01
百度app t7浏览内核广告屏蔽功能导致网页崩溃
我的蜀韵文学网 m.sanwenzx.cn 在所有除外的浏览器都能正常使用评论功能。而这个就是不让网显示评论。广告屏蔽功能关闭就正常了。
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 大脑AI Studio重磅推出算力支持计划
“提供总计1亿元免费算力,助力开发者成功”——大脑AI Studio 大数据、大模型、大算力是深学习发展的必备因素,算力的重要性不言而喻。4月23日,首届 WAVE SUMMIT 2019深学习开发者峰会,式开发平台 AI Studio 重磅推出算力支持计划:豪掷1亿元免费算力,为普通开发者破除算力桎梏。 大脑AI Studio 大脑AI Studio是集合AI教程、代码环境、算算力、数据集和比赛的一式学习、开发、交流平台。该平台旨在帮助开发者迅速掌握AI开发知识,并熟悉模型创建,训练及部署的全过程。 大脑AI Studio中,项目有两个模式::一人一卡(单机)和远程集模式。 其中一人一卡模式的配置此前以CPU为主。为了解决该模式下性能不足的问题,大脑AI Studio准备了大量的Tesla V100训练卡和相关资源,总价值1亿人民币。 Tesla V100训练卡是当前性能最好的工业级训练卡之一。根据英伟达的说明, 该GPU的性能是单核CPU的47倍。此举将普惠大脑AI Studio用户,破除用户的算力困境。
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,商业软件公司倾向于将代码当做秘方保护,引了版权的概念。闭源软件实操过程中有如下缺点: IT技术无跨软件跨公司进行交流,行业人才培养的很慢; 一个软件只能在很可控范围内迭代,软件的进步速偏慢; 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,其中最出名的是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.
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