关于 尚洪外围女保健包夜十薇v信78792796汕头隆都镇按摩一条龙 的搜索结果,共1620
布****五 2018-07-10
如何执行命令
面临的困难 命令行的三要素,也是如何执行命令行面对的三个问题,如前文所述,对于单机环境来说,这三个问题在前人的努力下已经被很好的解决。可是如果要在几万台机器上每天执行几亿命令,同时证时效性,证执行成功率,证结果正确收集,证7*24小时稳定运行,就不是件简单的事情了。所谓远行无轻担,量大易也难,在构建这样的执行系统的过程中要面临诸多困难,此处举几个突出的例子如下: 息存储问题:为了支持水平扩展,需要高效的内存数据库作为缓存。为了做到执行命令的可追溯、可统计,需要对执行过的命令息持久化。日均几亿的热数据,年均上万亿的冷数据,需要仔细选择存储方案。 任务调度问题:为了达到在任意多台服务器上执行命令的要求,需要确定何时分发命令、何时回收结果以及怎么样的并发度批量下发。 消息传输问题:为了证命令高效正确送达目标服务器,需要构建个可靠的命令传输网络,使命令息在准确送达的前提下障传输的可靠与高效,毕竟百度的几万台服务器分布在世界各地。 代理执行问题:为了更好的处理权限、单机并发等单机执行问题,需要在目标机构建执行代理,以应对单机的复杂执行环境。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实的猎
我这里没提诸如JD介绍、简历优化类基础内容,合格的候选人会认真专业的分析职位需求,不需要猎来催的。 用人单位评估猎的水平就更简单了,就是写推荐说明。新手猎是写不出干货实锤的推荐的,而资深猎的推荐不仅是对候选人简历的解析,也会含简历之的大量建议说明。
不****主 2018-07-09
高精地图
摄像机、激光雷达、雷达探测物体的能力,在超过定距离后会受到限制。在恶劣的天气件下或在间,传感器识别障碍物的能力可能会受到进步限制。另当车辆遇到障碍物时,传感器无法透过障碍物来确定障碍物后面的物体。这时,就需要借助高精地图的帮助了。 即使传感器未检测到交通号灯,高精地图也可以将交通号灯的位置提供给软件栈的其余部分,帮助车辆做下个决策。 另个好处在于,高精地图可帮助传感器缩小检测范,如高精地图可能会告知我们在特定位置寻找停车标志,传感器就可以集中在该位置检测停车标志,被称为感兴趣区域ROI。ROI可帮助我们提高检测精确度和速度,并节约计算资源。 高精地图用于规划 正如定位和感知依赖高精地图那样,规划也是如此。高精地图可帮助车辆找到合适的行车空间,还可以帮助规划器确定不同的路线选择,来帮助预测模块预测道路上其他车辆将来的位置。 如高精地图可帮助车辆识别车道的确切中心线,这样车辆可以尽可能地靠近中心行驶。在具有低速限制、人行横道或减速带的区域,高精地图可以使车辆能够提前查看并预先减速。如果前方有障碍物,车辆可能需要变道,可帮助车辆缩小选择范,以便选择最佳方案。
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,我们可以将汽车上的感知与人类感官进行个类比:人有感知,通过感官器官获取息,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,让我们身体对界进行反馈。无人车类似这样的结构,这是强相关的东西,我们无人车也是样。 下图所示这辆车是 2016 年 12 月乌演示车队的其中台,它有传感器、雷达、摄像,这是覆盖比较全面的设置,括视觉、触觉、嗅觉等息。它需要大脑处理,大脑是无人车里的感知功能模块。 由于感知范是广泛的,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、控制是三位体的过程。 感知与传感器系统紧密结合,获取部环境息,比如有没有障碍物,障碍物的距离、速度等,把数据交给感知处理模块,我们会收集息,构成人开车时理解的环境。 这些息会被我们决策模块进行分析和提取,在周环境车辆行驶状况下,下步怎么走才是安全的。
TOP