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h****l 2018-07-09
如何在模块中添加一个器?
简介 器为每个障碍物生成轨迹。在这里,假设我们想给我们的车辆增加一个器,用于其他类型的障碍。 添加器的步骤 如下步骤将会指导您在器中添加一个 NewPredictor: 定义一个继承基类 Predictor 的类 实现类 NewPredictor 在 prediction_conf.proto中添加一个器类型 更 prediction_conf 更器管理器(Predictor manager) 下面让我们用上面的方法来添加器。
沙****杀 2018-07-09
如何在模块中添加评估器?
简介 评估器通过应用训练的深度学习模型生成特征(来自障碍物和当前车辆的原始信息)以获得模型输出。 添加评估器的步骤 请按照下面的步骤添加名称为NewEvaluator的评估器: 在proto中添加一个字段 声明一个从Evaluator类继承的类NewEvaluator 实现类NewEvaluator 更配置 更评估器管理 下面让我们用上面的方法来添加的评估器。 一、声明一个从Evaluator类继承的类 NewEvaluator modules/prediction/evaluator/vehicle目录下建文件new_evaluator.h。
Z****E 2018-07-09
产品迭代的后一公里
一个功能从需求产生到完整地呈现给终端用户,中间经过了调研、立项、需求分析、设计、开发、试等一系步骤,而发布变更则是整个流程的后一步。具体来说,发布变更是指将产品功能的修改内容发布到一组服务器上的过程。 变更过程可以简单到由一个研发人员手工将代码上传到一台服务器上,也可以复杂到上万台机器的数据传输和命令执行。如果我们深入地考查整个变更过程,可以发现无论变更过程本身如何变化,其中有些组成部分是不可或缺的,这里将其总结为变更要素,即变更源、变更策略、变更目标。 变更源:描述变更涉及的具体内容,可以是程序、数据或者命令; 变更策略:描述变更过程如何执行,包括但不限于顺序、并发度、失败容忍度等; 变更目标:描述落地变更内容的一个或者多个目标机器,也可能是虚拟机或容器。
y****i 2018-07-11
做容器云的佳用户
比如说OpenStack、PaddlePaddle这类兴软件和开发框架的部署环境没那么简单,用Docker包一层就变的非常友好了。 对于持续集成和交付场景来说,以前我们是硬压着研发和试,务必保持版本一致、务必保证文件打好包,从不盲信回滚案,必须后半夜上线,就这样还天天出故障;现在自动上线的压力确实小多了,大家都可以放心试生产环境一致、保证文件不漏传、可以和Git无缝集成,可以扔给研发和试半自助上线了。这就是我前文所说的,容器快速部署的优势在于决策的快、操作的简单。 而K8S的兴起它把容器从改良工具变成了革武器。以前有过很多架构师做培训和文档,讲解服务发现、注册、编、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方案出来了,研发就主动去拥抱了。有了K8S以后,即使研发人员做不了架构和运维,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。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
这是种基本传感器的效果对比,LiDAR 是激光雷达,Radar 是汽车通用毫米波雷达,Camera 是摄像头。绿色代表做得好,黄色代表做得普通,红色代表做得差。后,说明了种传感器融合效果是好的。 那么 ,感知系统开放模块怎么做? 点云感知。开放了 LiDAR 点云检,可以判断点云里的每个点是否为障碍物,障碍物的类型是什么。 感知框架。用的是深度学习,它可以做到精和识别。而深度学习非常耗费计算量。需要依靠搭建的车载智能系统,来支撑深度学习模型,以达到毫秒级感知。 高精地图。先以当前的激光雷达作为坐标系核心,把地图中的点投到坐标系里。然后建立快速的表格,根据感知的距离扩大坐标区域。之后对俯视图进行格化,格化参数可以在 Apollo 进行配置。后输送给障碍物检。 障碍物检。分为特征抽取、点云检、点云聚类、后处理、闭包提取。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;后处理,是由于,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。
双****4 2018-07-10
词向量(
为了能简单看到效果,教程只设置了经过很少的训练就结束并得到如下的。我们的模型 among a group of 的下一个词是the。这比较符合文法规律。如果我们训练时间更长,比如几个小时,那么我们会得到的下一个是 workers。输出的格式如下所示: [[0.03768077 0.03463154 0.00018074 ... 0.00022283 0.00029888 0.02967956]] 0 the 其中第一行表示词在词典上的概率分布,第二行表示概率大的词对应的id,第行表示概率大的词。
不****主 2018-07-09
高精地图
保持这些地图的更是一项重大任务,试车队需要不断地对高精度地图进行验证和更。此外,这些地图可能达到几厘米的精度,这是水高的制图精度。 Apollo 高精地图是懂自动驾驶的高精地图,也是业界精细化程度高、生产率高、覆盖面广的高精地图。目前,Apollo 高精地图的自动化程度已经达到了90%、确识别率达到了95%以上,计2020年可以覆盖全国所有的重点道路。 高精地图有很多种格式,为了方便数据共享,Apollo高精地图采用了OpenDRIVE格式,这是一种行业制图标。同时,Apollo也对OpenDRIVE做出了改进,进而产生了Apollo OpenDRIVE标,以便更适合无人车。 Apollo高精地图的构建 高精度地图的构建由五个过程组成:数据采集、数据处理、对象检、手动验证和地图发布。 数据采集是一项庞大的密集型任务,近300辆Apollo试车辆负责收集用于制作地图的源数据,以便确保每次道路发生改变时,地图均会得到快速更试车辆使用了多种传感器,如GPS、IMU、激光雷达、摄像机。
拖****的 2020-08-28
百度CarLife关于播放本地音乐的问题
试了下,目前无损音乐能播的有wav和flac,ape格式的仍然无法播放,我的手机是“mate30 5G”版,手机上装的app是应用市场里的“百度CarLife+”。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
候选生成络结构 对于一个用户UU,此刻用户要观看的视频ωω为视频ii的概率公式为: P(ω=i|u)=eviu∑j∈VevjuP(ω=i|u)=eviu∑j∈Vevju 其中uu为用户UU的特征表示,VV为视频库集合,vivi为视频库中第ii个视频的特征表示。uu和vivi为长度相等的向量,两者点积可以通过全连接层实现。 考虑到softmax分类的类别数非常多,为了保证一定的计算效率:1)训练阶段,使用负样本类别采样将实际计算的类别数缩小至数千;2)推荐()阶段,忽略softmax的归一化计算(不影响结果),将类别打分问题简化为点积(dot product)空间中的近邻(nearest neighbor)搜索问题,取与uu近的kk个视频作为生成的候选。 络(Ranking Network) 络的结构类似于候选生成络,但是它的目标是对候选进行更细致的打分序。和传统广告序中的特征抽取方法类似,这里也构造了大量的用于视频序的相关特征(如视频 ID、上次观看时间等)。
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种全AI能力呈现
语音方向:语音方面推出了语音识别极速版,次对外开放搭载国际领先的注意力(attention)模型的语音能力,拥有更快的响应速度,相对识别确度提升15%,为开发者带来更极致的识别体验。此外,语音识别置语义解析全升级,置场景由35个升级为51个,从影视娱乐到外卖打车,语义解析效果全面提升。另外,还告了即将推出的几款产品,包括语音识别自训练平台、远场语音开发套件和语音离线合成等产品。 视觉方向:OCR、车辆分析、人脸人体、图像识别都有重磅升级。比如卡证OCR增了户口本、出生医学证明、港澳通行证和台湾通行证四类能力,可识别卡证总数达到9种。只需对着你的户口本拍一张照片,系统就能字段进行结构化识别,然后反馈出信息的出生地、出生日期、姓名、民族、与户主关系、性别、身份证号码。而票据OCR和汽车场景OCR也分别增了行程单、保单、通用机打发票、定额发票、车辆VIN码、机动车销售发票、车辆合格证等识别能力。目前,百度大脑OCR产品全系可以识别类型多达34款,实现卡证、票据、文档、汽车全场景覆盖。
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