关于 放蜘蛛池链接多久收录q扣1716160940广州同济路百度魔图历 的搜索结果,共947
也****里 2020-08-29
百度carlife不能跟百度地图同步收藏夹非常不方便请改进!
啥时候账号的情况下,carlife和史轨迹数据步到一起
C****X 2018-07-10
群雄逐“”,缘何备受关注?
首先会需要一个像地一样的客户端,或者map engine的模块来融合这些高精的道数据。这时候请求的数据就是从例如高精的云服务端直导出来,这个过程可能是不的开发者或车厂,他们的方案可能有不,这与现在提供的方式有关系,可以以口的形式(可以理解为API),也可以以车道级别的文件形式来直获取。 上面提到的径规划问题,如果用从技术角抽丝剥茧的话,可以被这样理解。 在径规划的过程中首先需要做几个限定: 一是地已知,通常来说没有做到已知就无法规划。 二是立足自动驾驶领域,一般还是2D或2.5D地,而不是在3D地上六个自由运动规划(那是室内全自主无人机飞行),也就是明确地的类型,个人认为。 三是径规划,一般默认自动驾驶车辆按照规划的径,每一步执行后的定位pose准确。可以理解为这里刻意把定位和径规划分开,但实际上这两者紧密联系,因为如果定位不准,径规划一定会受到影响。 即使有了这几个设定,径规划本身也有很可能出现的版本。
不****主 2018-07-09
高精地
高精可在许方面为无人车提供帮助,如高精通常会记交通信号灯的精确位置和高,从而大大降低了感知难。 高精地不仅可以减少计算需求,还可以通过提供有关驾驶环境的详细信息,来确保无人车的安全。保持这些地的更新是一项重大任务,测试车队需要不断地对高精进行验证和更新。此外,这些地可能达到几厘米的精,这是水准最高的制。 Apollo 高精地是最懂自动驾驶的高精地,也是业界精细化程最高、生产率最高、覆盖面最广的高精地。目前,Apollo 高精地的自动化程已经达到了90%、准确识别率达到了95%以上,预计2020年可以覆盖全国所有的重点道。 高精地有很种格式,为了方便数据共享,Apollo高精地采用了OpenDRIVE格式,这是一种行业制标准。时,Apollo也对OpenDRIVE做出了改进,进而产生了Apollo OpenDRIVE标准,以便更适合无人车。 Apollo高精地的构建 高精的构建由五个过程组成:数据采集、数据处理、对象检测、手动验证和地发布。
j****2 2018-07-10
大脑开日来袭 24种全新AI能力呈现
广、更快、更精的AI技术 深学习是AI发展的燃料。在深学习领域深耕已,2016年,开源了深学习框架PaddlePaddle。此次,PaddlePaddle迎来两方面重大更新,核心框架Paddle Fluid v1.3新增发布业界首个视频分类模型库,新增支持NLP语义表示BERT模型,分布式训练性能大幅提升,大规模稀疏参数服务器Benchmark发布;时,基于PaddlePaddle的深强化学习框架PARL,夺冠NeurIPS 2018。具有高灵活性和可扩展性,支持可定制的并行扩展,覆盖DQN、DDPG、PPO、A3C等主流强化学习算法. 目前,PaddlePaddle已对外开超过50种经过工业场景验证的官方模型,例如,领邦利用PaddlePaddle,通过ICNet语义分割模型识别精密零件瑕疵,实现零件自动分拣。 在深学习基础之上,大脑通用AI能力开涵盖语音、视觉、自然语言处理、知识谱等全面AI技术。
雾****士 2018-07-09
DuerOS技能开平台开发模版及示例代码
目前DuerOS技能开平台会陆续为开发者们提供不类型的开发模版及示例代码,目前已经提供的模版如下: 问答游戏类技能示例代码,:https://github.com/dueros/bot-sdk-node.js/tree/master/samples/trivia 什么是问答游戏类技能?点击了解技能形式及开发启示 https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/292974 测试类技能示例代码,:https://github.com/dueros/bot-sdk-node.js/tree/master/samples/decision 什么是测试类技能?点击了解技能形式及开发启示 https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/293673 养成类技能示例代码,:https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/293685 什么是养成类技能?
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一个EasyDL
2018是人工智能高速成长的一年,在经了诸喧嚣与迷茫后,AI已经开始被各个行业深入应用,而与自研自用的传统思,在这次人工智能引发的“工业革命”里,采他人之长补己之短成为了一种趋势。推出的EasyDL定制化训练及服务平台就是经常被企业采用的“AI利器”之一。 2017年11月,EasyDL上线公测。2018年4月宣布EasyDL全面开,为开发者提供像分类和物体检测的深学习模型定制训练,其后,可定制的模型类型拓展到声音分类和文本分类。过去8个月中,EasyDL平台的用户迅速增长,累计已超过10万注册用户,应用于22个行业。 EasyDL快速崛起,不是偶然,大量传统企业刚错过“互联网+”的窗口,急迫地希望赶上AI的产业风口,追求零算法基础也能训练AI模型的EasyDL,正成为他们AI入门的首选。 EasyDL缘起:直击三大痛点 AI兴起后,许企业是焦虑的。 有行业人评价,AI产业现状是“两两少”:畅想未来的,关注眼前的少;钻研前沿算法的,关注产业落地的少。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
在传统的运维方式中,由于故障感知判断、流量调决策的复杂性,通常需要人工止损,但人工处理的时效性会影响服务的恢复速时人的不可靠性也可能导致问题扩大。 为了解决这类问题,我们针对内外部网络环境建设了基于智能流量调的单机房故障自愈能力。结合外网运营商监测、内网质量监测与业务指标监控构建了全方位故障发现能力,基于统一前端(BFE)与名字服务(BNS)实现了智能流量调与自动止损能力。时,基于实时容量与实时流量调自动止损策略与管控风险,实现了任意单机房故障时业务均可快速自愈的效果。当前此解决方案已覆盖搜索、广告、信息流、贴吧、地等众核心产品的单机房故障自愈场景。 单机房故障频发影响业务可用性 回顾近2年来各大互联网公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。例如: 2015年6月某公司云服务香港IDC节点电力故障崩溃12小时 2016年5月某公司杭电信入故障,服务中断小时级别 2017年1月某业务天津机房故障,数小时无法提供服务 2017年6月北京某处机房掉电,家互联网公司受影响 单机房故障频繁影响业务的可用性并且会给公司带来直或间的损失。
1****9 2018-07-09
如何添加新的GPS器?
简介 GPS器是一种从GPS卫星上信息,然后根据这些信息计算设备地理位置、速和精确时间的设备。这种设备通常包括一个器,一个IMU(Inertial measurement unit,惯性测量单元),一个针对轮编码器的口以及一个将各传感器获取的数据融合到一起的融合引擎。 Apollo系统中默认使用Novatel 板卡,该说明详细介绍如何添加并使用一个新的GPS器。 添加新GPS器的步骤 请按照下面的步骤添加新的GPS器: 通过继承基类“Parser”,实现新GPS器的数据解析器 在Parser类中为新GPS器添加新口 在文件config.proto中, 为新GPS器添加新数据格式 在函数create_parser(见文件data_parser.cpp), 为新GPS器添加新解析器实例 下面让我们用上面的方法来添加u-blox GPS器。
k****0 2018-07-09
使用Python SDK开发语类技能模板
此技能模板是针对语类技能设计的模板,如海贼王语,游戏语等。本文从技能交互、部署讲述如何快速搭建海贼王语技能。 语类技能模板的交互模型 语类技能跟用户的交互很简单。用户说“来一个”,技能从语列表中选取一条读给用户,用户可以继续说“来一个”继续听语,或者说“退出”以结束交互。 使用模板开发技能的流程 新建技能 新建技能详情请参阅自定义技能创建 配置意配置详情请参阅意、常用表达和槽位 语类技能模板需要创建“获取语”意。获取语如下所示: 配置技能服务部署 语类技能模板使用CFC部署技能服务。使用CFC部署技能服务详情请参阅 云CFC 修改CFC函数代码 开发者通过模板创建函数以后,可在线编辑函数。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
单机房故障止损覆盖从感知到止损阶段,其中感知阶段依赖监控系统的故障发现能力,止损阶段依赖流量调系统的调能力。我们来具体看下的监控系统与流量调系统是如何在单机房故障止损场景中起作用。 故障发现:监控平台 监控平台,针对单机房止损过程中的可用性场景,覆盖故障发现、止损决策、问题定位各阶段的监控。时针对单机房止损依赖的容量管理场景,提供资源类监控采集,为容量规划、扩缩容提供数据支持。实现从运营商外网内部网络设备/、服务/实例、机器/容器的全方位数据采集与监控。满足网络类单机房故障、业务类单机房故障的监控覆盖需求。 时提供一系列数据分析方法。如智能异常检测、趋势预测、分析、关联分析、服务和拓扑分析,实现故障的精准发现和定位。 故障止损:流量调平台 针对的网络架构和业务架构,我们将流量调拆分为三层:入层、服务层、依赖层。 入层:从外网用户发起请求经过运营商网络到统一前端(BFE)的过程,使用DNS实现外网流量调。 服务层:从BFE流量转发至内网服务的过程,使用BFE提供的GSLB动态负载均衡进行流量调
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
1.上云目的分析 大型云用户上云的宏观目的和普通用户类似,但角色部门的利益诉求非常复杂。 降低成本:客户最直观的诉求,或者削减IT预算,或者等预算下支撑更的服务;其他客户诉求都难以清晰描述,唯独成本可以看发票和合。 明确责任:客户不想承担各个IT系统的衔和选型责任,相比软件厂商和系统集成商,云厂商的责任覆盖范围会更广泛一些。 拢数据:上云本身并不碰业务数据,但上云是很好明确业务数据存储位置的机会,上云业务改造是规范数据结构的理由。 求新变:企业客户在气势如虹时要居安思危,在困境危难之中穷极思变,IT技术是企业的潜在增长点甚至退。 本文讨论的是有模糊和利润空间的云计算项目,CDN和IDC资源可以用做计载体,但不能做为上云目的分析。亿元以上的服务器、CDN的订单很但既无技巧也无利润,这些资源厂商也在跟云厂商学习如何包装项目。 2.客户角色利益分析 大企业角色之间的利益诉求不,所以表现形式也不。我将客户三大角色列出来讨论,销售-售前-项目经理铁三角组合明确客户的诉求,才更好游刃有余的服务客户。
TOP