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s****7 2018-07-10
知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
我们很难成功调试NTPD服务,会装NTPD又没会装LAMP可以拿去吹牛,时间长了NTPD服务就背上黑锅了。 真TOP10的互联网公司和上亿国家级项目里用ntpdate+crond,上一代架构师为什么这个误会无人深究,下一代人将误会固化为偏见,新一代人将偏见神化为迷。 但无论误会、偏见还是迷,时间跃变、回退和停滞对应用健壮性和业务安全性的威胁始终存在,时间不仅仅是我玩游戏时用的魔法,忽视问题并不能掩埋问题。 六、见知著和防杜渐 我讲NTPD和裸纤并不是为卖弄知识,也不是为偏门科普,而是希望进阶工程师们多考虑一下如何规避这类误会?我们在技术工作时,是不是只关注客户和同事能提出的需求?客户永远不知道裸纤的物理特性,同事也不会知道时间也能错误和波动,他们能说清楚业务逻辑就不错了。 把所的精力都用到业务逻辑,你只是个编程语言翻译机而已;自己主动观测技术环境依赖,资格能力出技术选型决策,才是给Coder群集技术校准的人。即使你不想技术决策人和管理者,多怀疑和观察环境,也能少些沟通成本,少走一些冤枉路,多一份自和自尊。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
特征抽取,就是建立一个网格,每一个网格提取的息对应一个值,每一个网格都一个特征,拼接形成一张图;点云聚类,是用可的网格结果预测;后处理,是由于预测不准,对障碍物的判断会存在误差,所以要通过后处理来精确障碍物。闭包提取,是据朝向补全障碍物的形状。 障碍物跟踪。与障碍物检测相结合,检测结果和历史障碍物进行息匹配,得出新障碍物列表。并且输出下一帧以什么速度怎样行驶,得出列表。 视觉感知。Apollo 之前版本的视觉感知数据,主要是红绿灯的数据。已发布的0 同时开放红绿灯检测和识别算法,可以作为视觉感知的典型代表。 红绿灯识别。是根据当前车的位置查找高精地图,判断前是否红绿灯。如果,高精地图会返回红绿灯的物理位置,同时采集视频图像。如果并排很多灯,需要准确判断影响决策的灯。
y****i 2018-07-11
容器云的最佳用户
以前过很多架构师培训和文档,讲解服务发现、注册、编排、路由,资源监控和统计,研发就是说听不懂。可是一套来自大厂的开源案出来了,研发就主动去拥抱了。了K8S以后,即使研发人员不了架构和运维,只要肯适应K8S的设计逻辑,都可以取代这两类人的工作。他们通过配合了K8S或类似组件的容器云,老老实实改变研发流程,让代码和架构,让架构和资源耦合到一起。 现在我们能说清楚过去为什么没容器云成功案例,因为客户的执行层是脑臀分离的——运维推动研发把程序改造到可以上容器,以完成运维的业绩,猫让狗帮忙抓条鱼给猫吃,这事能搞定才怪。而成功的私云案例,其原始推动力都是客户的技术决策层和架构师,他们不依赖K8S也能搞定架构问题,这不是容器技术和容器厂商的成功,而是客户技术团队的成功案例。 现在是个趣的节点了,K8S在逐渐被大家接受,研发拥抱K8S就可能设计出符合架构美学的服务。相很快就会出现容器云的真正成功案例——客户技术够普通但上云后架构够合理。 文末总结 以前我看到虚拟机套单容器的事情,因为不任他们老套的宣传话述,狠狠的嘲笑了这些容器云从业者。
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