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C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,百度缘何备受关注?
是图商,四维图新也已经宣布与企宝马合作,为其在我国销售的提供地图产品。 我们发现,高精地图领域的入局者基本上可以分为这几类,以Google 为代表的互联企业,包括百度;以丰田、特斯拉为首的企大厂;以Moblieye(已经被英特尔购)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,入局归入局,但是要想玩的比别人都好,成为领先的玩,确实不是一件容易的事儿。 其实对高精度地图的研发,除了在技术上需要攻克一些难关外,更需要在自动驾驶产业链的角度上思考问题。高精度地图是自动驾驶的专属地图,了解的需求或许比“造图”本身更重要。 如果从开发者的角度来看,以百度为代表的互联企业以及传统企或许在整合产业链资源,全局入手的能力上更占优势。 关于高精度地图的一些based问题 地图,对于人们的日常生活来说很普遍。 通常我们了解的都是用于导航、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的一种抽象表现,将路抽象成有向图的形式。
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,我们可以将上的感知与人类感官进行一个类比:人有感知,通过感官器官获取外界信息,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,让我们身体对外界进行反馈。无人类似这的结构,这是强相关的东西,我们无人也是一。 下图所示这辆是 2016 年 12 月乌镇演示队的其中一,它有传感器、雷达、摄像头,这是覆盖比较全面的设置,包括视觉、触觉、嗅觉等信息。它需要大脑处理,大脑是无人里的感知功能模块。 由于感知范围是广泛的,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、控制是三位一体的过程。 感知与传感器系统紧密结合,获取外部环境信息,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,我们会集信息,构成人开时理解的环境。 这些信息会被我们决策模块进行分析和提取,在周围环境辆行驶状下,下一步么走才是安全的。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
使用场景 在程序员的日常工作,常常面临以下的场景: 场景 场景一:我是一名OP工程师,负责几十个系统模块的运维,我常常需要登部署服务的机器排问题,但是只知道服务名,记不住那么多部署信息,么办? 场景二:我是一名RD工程师,我负责的服务需要扩容,我的服务是很多下游服务的依赖,服务的扩容么通知给下游模块? 场景三:我的服务部署实例有一个出现故障了,我想对下游服务屏蔽该故障实例,么办? 下面以一个简单的例子来说明,假设一个模块名是Server,它的上游是Proxy服务,下游是Redis服务,当出现变更或者故障时,如何让上游感知到呢? 当新增上线实例、下线摘除实例或者实例发生故障时,BNS系统通过部署在机器上的客户端实时感知到实例的状态变化,同时新增和删除实例的变更会立即同步到分布式的缓存系统中,这用户通过一个BNS名字就可以感知到下游的实例变化。 对应上面几个场景,BNS提供了以下的解决方案: 场景一:用户想登Proxy模块的第一个实例,可以通过ssh 1.proxy.noah.all.serv 方式登
好****生 2020-08-28
小度提示:网络好像断开了!
从六月开始就突然连不上了,然后重新连也提示联失败,后来有时候能连上,但是过几分钟又掉线了,什么,能解决么,这像是百度做的东西吗,别说我的有问题,我其他包括空气净化器手机智能灯等都没有问题,快点解决吧,太失望了
h****l 2018-07-09
大数据时代下的隐私保护(二)
本文介绍了学术界和工业界对于用户隐私保护的努力成果,其中主要讲到了k-anonymity(k-匿名化),l-diversity(l-多化),t-closeness 和 ε-differential privacy(差分隐私),并对它们的优缺点进行了分析。 数据v.s. 隐私 在大数据的时代,数据成为了科学研究的基石。我们在享受着推荐算法、语音识别、图 像识别、无人驾驶等智能的技术带来的便利的同时,数据在背后担任着驱动算法不断 优化迭代的角色。在科学研究、产品开发、数据公开的过程中,算法需要集、使用用 户数据,在这过程中数据就不可避免的暴露在外。历史上就有很多公开的数据暴露了用 户隐私的案例。 美国在线(AOL)是一美国互联服务公司,也是美国最大的互联提供商一。 在2006 年8 月,为了学术研究,AOL 公开了匿名的搜索记,其中包括65 万个用 户的数据,总共20M 条。在这些数据中,用户的姓名被替换成了一个个匿名 的ID,但是纽约时报通过这些搜索纪,找到了ID 匿名为4417749 的用户在真实世界中对应的人。
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