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l****m 2018-07-10
年前的预言——2012年云计算时代的维职位展望
生产领域的公司因为维涉及到实实在在的钱,所以维人员待遇高(都是专有技术难培养)、做的事情少(自发做事多了会出错,不如找厂商技术支持),只是跳槽的难度比通用维要大一些(都是专有技术不通用) 4、彻底转型,做和计算机无关的工作;选这条的人一部分是自己有大觉悟或巧机缘,但另一部分人是真的适应不了环境变化,希望各位不要被淘汰掉。 最后总结一下,云计算是不可阻挡的历史趋,它还给了到十年的时间去修正自己的职场规划,我们可以顺而为也可以激流勇进,但不可得过且过随波逐流最终。 天行健,君子自强不息。
C****X 2018-07-10
雄逐“”,百度缘何备受关注?
在日本,汽零部件供应商三菱以及地商Zenrin已联合国内九家主流汽制造商共同创建了“Dynamic MapPlanning”合资公司,为2020年东京奥会上的无人驾驶服务提供3D道高精度地方面的技术支持。 这么看来,无论是创新的互联网企业还是传统的企大厂,都在努力争取高精度地这场比的入场券! 2017年是自动驾驶“元年”,这项颇具潜力的事业也让各大传感器厂商们“身先士卒”,积极布局自动驾驶版,例如Moblieye。尽管现在企业已经被英特尔收购,但地的研发工作始终没有被搁置。 地研发是商们的老本行,他们做的咋样? 据了解,TomTom的高清地(包括Road DNA)已经做到可以帮助自动驾驶汽在高速行驶途中精确定位自身位置并辅助决定采用哪条行线。 不得不说商的研发进度可圈可点! 聚焦国内,高德早在2014年便开始了高精地的攻坚战,目前已经将大数据能力以及机器学习能力为基础的AI引擎嵌入其中。 同样是商,四维新也已经宣布与企宝马合作,为其在我国销售的汽提供地产品。
不****主 2018-07-09
高精地
高精地,是Apollo定位、感知、规划模块的基础。 与普通地不同,高精地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 内部高精地主要应用在高精定位、环境感知、决策规划、仿真行四大场景,帮助解决林荫道GPS信号弱、红绿灯是定位与感知以及十字口复杂等导航难题。 一、高精地与传统地 当我们开时,打开导航地通常会给我们推荐几条线,甚至会显示道是否拥堵以及每条线将花费多长时间、是否有交通管制,有多少个交通信号灯或限速标志等,我们会根据地提供的信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有的视觉和逻辑能力。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、交通信号灯等,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。 这时就需要高精地了,高精地是当前无人驾驶技术不可或缺的一部分。它包含了大量的驾驶辅助信息,最重要是包含道网的精确三维表征,例如交叉口布局和标位置。
b****z 2018-07-11
智能维基础-维知识库之ETL
干货概览 在百度智能化维的持续演进过程中,我们在逐步建设以智能维机器人为核心的维能力,将其应用于故障自愈、根因定位、智能变更等维场景中。而建设以智能维机器人为核心的维能力,最基础的工作是要先建立维的世界观(环境模型),以机器人的视角来理解维世界、感知系统状态、获取环境变化等。 在传统维模式中,维数据分散在不同的系统中,这些维数据存在几个问题:访问方式不一致;数据术语、概念、模型不一致;系统间没有数据关联。 这些问题使得我们日常的维工作,经常需要理解、处理各种不同的数据,导致维成本高,效率难以提升。因此希望建立维知识库统一维工作中的语言,对维工作中的对象进行统一建模,收集并转录日常维工作的资源与操作,为日常维工作提供一种『书同文,同轨,行同伦』的基础。(PS:借鉴自秦始皇) 本文主要介绍百度云Noah智能维产品,在构建维知识库过程中的思考。
金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
来都来了,不妨看个硬广再~ 在全行业拥抱上云的大背景下,如果您的企业在各类云场景中存在痛点或困境,欢迎到“阅读原文”了解和联系试用我们的智能维产品,其中除了有重磅企业级维平台NoahEE,更有我们在智能维领域的实践和探索! 最后的最后,如果本文能让你快乐1秒,请评论,点赞,好看,收藏,转发,打赏!祝全家不脱发!
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
控制模块会让向前行,感知模块获得新的信息,不停循环,应对更新的环境状态,实现整体良性的循环。 核心:感知用来做什么? 感知的输入跟环境相关。只要符合条件,都可以被列为感知。在 Level3 和 Level4 里定义的细分任务,把输入输出具体化。 障碍物检测,包括人、、石头、树木等。上是点云输出,下像感知示例。Level3 检测结果障碍物,对于 Level4 来说,不仅知道这是,而且可以将其按大、小分类,因为大和小的开方式不一样。不同的,做出的决策规划不一样。你可以超小,但无法超大。 我们需要一个很细的障碍物分类,这根据输入的不同划分,有点云分类和障碍物中的分类。著名例子是红绿灯的识别,你需要判断交通灯的颜色。障碍物检测分类,我们得出障碍物信息,这样有利于我们做后续决策。 我们要知道每个障碍物可能行的轨迹,它会不会超、插入道或者无故变线,这需要障碍物跟踪。障碍物跟踪是很重要的模块。我们要用障碍物,也有对场景的分析,我们点云也用到这个。 我们在像级别会做类似的分割,目的是我们做场景建模和语义化的描述。
3****3 2018-07-10
百度智能维工程架构
经过这么多年的建设,整个维行业已经非常成熟,而我们所支撑业务规模仍在不断增长,越来越多的维场景和问题无法用传统方法来解决,而维效率也难以继续支撑业务规模的快速扩张,所以我们更加关注怎么样解放维自身的效率,以及解决传统维方法(人工、自动化)所解决不了的问题。 这就好比从马到汽是为了提升输效率,而到汽已经接近饱和的时候,我们又希望用自动驾驶把驾驶员从开这项体力劳动中解放出来,不仅可以增加行效率,同时也可以减少交通事故率,这也是我们对智能维的诉求。 发展:AIOps,从理念到落地 2016年Gartner报告中提出了AIOps概念,也就是Algorithmic IT Operations;基于算法的IT维,主要指用大数据、机器学习驱动自动化、服务台、监控这些场景下的能力提升。 我们从2014年开始做智能维方面的探索,最开始也是集中在监控指标分析、报警分析、故障根因分析、性能和成本分析这些方面,到2016年我们已经完成将AI应用于完整的维平台研发的论证。
小****M 2018-07-09
如何在Apollo中添加新的辆?
简介 我们通过本文将向开发者阐述如何向Apollo中添加新的辆。 注意: Apollo控制算法将林肯MKZ配置为默认辆 添加新的辆时,如果您的辆需要不同于Apollo控制算法提供的属性,请参考: 使用适合您的辆的其它控制算法。 修改现有算法的参数以获得更好的结果。 添加新辆的步骤 按照以下步骤以实现新辆的添加: 实现新的辆控制器 实现新的消息管理器 实现新的辆工厂 注册新的辆 更新配置文件 一、实现新的辆控制器 新的辆控制器是从 VehicleController类继承的。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的点感悟
我们要便捷轻巧安全可靠的获取数据,就要选好数据源,保障好传输径,定义好数据变换规则。 在一个数据生命周期内,为了防止数据全部或部分凭空消失,数据的容错校验、关联复原、冷热备份和安全删除都要考虑到位。 在生僻业务的规划实施过程中,没人告诉我们该有哪些服务,我们只能靠摸透一个又一个访问逻辑和数据生命周期,来摸索集内有哪些角色和依赖关系。 架构师的核心技能包括画好访问逻辑和数据流量,因为问题现状描述清楚了,问题就解决了一多半了。一个好的业务访问逻辑,不仅仅是几个圈圈几条线连起来,其信息量大到包罗访问过程的所有元素,也要详略得当高亮关键点。 5. 各环节都不可盲信 容灾设计中都尽人事和听天命 整个IT系统中就没有可靠的组件,架构师既不能盲目信任撞大,又不能无限冗余吓唬自己,而是在尽人事和听天命之间做好权衡。比如TCP就是要建立可靠链接,而现在做性能优化的时候,大家又嫌TCP太过笨重了。 业务应用不可靠,如果该应用能快速重建也不阻塞其他应用,月级偶发的内存泄漏和意外崩溃都是可以接受的。 支撑性服务不可靠,对于大部分业务,预估一年都不丢一次数据,SLA能到99.95%就可以了。
流****水 2018-07-11
度云企业级维平台——NoahEE
NoahEE的这些监控能力,可以让你全面掌握维工作的方方面面,各种问题洞若观火。 一张简单地将NoahEE监控模块的特点总结一下: 5 监控管理 今天介绍的NoahEE文章里,我们只介绍了基础维技术相关的产品,当然除此之外,我们还提供高级版的智能维产品,相信将基础版维平台与自动异常检测、辅助根因诊断、智能故障自愈等AIOps技术结合,会让维更上一个台阶,为业务带来更大价值。 总 结 作为一个自动化维平台,NoahEE的功能全面且易于使用,在这篇文章中无法面面俱到的详细阐述,大家可以通过访问我们的维网站http://aiops.baidu.com来详细了解我们的维产品。网站中除了有NoahEE维平台的介绍外,还有我们智能维产品的相关介绍,欢迎大家访问该网站并联系我们试用各维产品。
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