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金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
Agent通过定期心跳的式,与Master进行通信,在心跳发包中发送本机状态信息,在心跳回包中获取Master期望的本机状态plan,并把期望plan与本地实际plan进行对比,针对有差异的地做相应修改,使二者保持一致,从而保证集中所有机器最终状态一致。 总之一句话,一朝HALO在手,从此用发愁。所有运维需求,直接调用接口。 结 语 为了防止大规模集被破坏,为了保护集世界的安全,贯彻高效和简单的运维念,这就是我新一的基础设施管引擎HALO。 亲爱的读者如果你看到这,恭喜你在有意义的事花费止1分钟。来都来了,妨看个硬广再走~ 在全行业拥抱云的大背景下,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”了解和联系试用我的智能运维产品,其中除了有重磅企业级运维平台NoahEE,更有我在智能运维领域的实践和探索! 最后的最后,如果本文能让你1秒,请评论,点赞,好看,收藏,转发,打赏!祝全家脱发!
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
特征抽取,就是建立一个格,每一个格提取的信息对应一个值,每一个格都有一个特征,拼接形成一张图;点云聚类,是用可信的格做结果预测;后处,是由于预测准,对障碍物的判断会存在误差,所以要通过后处来精确障碍物。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信息匹配,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,可以作为视觉感知的典型表。 红绿灯识别。是根据当前的位置查找高精地图,判断前是否有红绿灯。如果有,高精地图会返回红绿灯的物位置,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。
C****X 2018-07-10
雄逐“图”,百度缘何备受关注?
A*是搜索了所有可能后选择了最好的,而且运用了启发式算来决定;其数据结构实现是priority queue,停选取“最小成本”节点来扩建路径。 另一类是基于抽样(sampling based)的路径规划,通常可以解为并知道最优路径是什么,需要从起点开始随机抽样(怎么随机这个问题还是比较讲究的)来扩建可能的路径集。 这里面有一个很重要的因素可以加速抽样,例如障碍物的检测。若遇到障碍物,在其向再扩建路径便没有意义。 典型的算是RRT (Rapidly-exploring Random Tree)。需要引起注意的是,在实践过程中如果有了启发式算,实时的路径规划会很注重效率,需根据实际情况优化,这面的研究包括RRT变种或两类算的结合(如A*-RRT)。 高精度地图会让自动驾驶如“看见轨道”的过山一样持续向前,但未来关于高精度地图的发展向,地图测绘政策的白热化争斗以及互联企业在多加入的“地图混战”中如何把握自己的优势条件(突出优势在哪儿)等诸多问题还亟待探讨并找出真相。 * 以内容为CSDN开发者晶晶投稿,表百度言论。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储再神秘
读写要访问元数据时可以看到主从库的选举结果,还可以从状态服务获取存储集的自宣告信息。它会访问已经宕机的数据库,也会往已满的存储内写入数据。自宣告的状态信息总有意外时效的情况,这没关系,局域内重试速度很的,客户感觉只是多了几毫秒延迟。 读写还可以将一些读写策略、缓存策略写入自身配置属性,比如100k以下文件写到SSD存储池,优先写入新扩容存储服务器,某Bucket文件自动做异地复制,某后缀名的文件缓存,某账户有特殊API语等等。 综所述,读写是元数据和存储系统的可控可信可减负的好朋友好客户。 4、存储的硬功夫 存储在元数据和读写的保护和调度下过滤了外部访问压力,每个节点都只关心存储本职工作就好。 对象存储集内部存储可以分为四种,可四种混用也可只用一两个。 三副本存储,读写将数据写入到member1,member1一边落盘一边将数据通过卡复制给member2,member2将数据传递给member3。这种存储实现原简单,单链接速度限就是单盘顺序读写速度,磁盘再慢也比络块,插十几块盘就能跑满本机卡。
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