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冰****蓝 2018-07-09
如何调节『控制参数』?
这里我们将为发者讲述如何调节控制参数。 背景 一、输入/输出 输入 规划轨迹 当前的车辆状态 HMI驱动模式更改请求 监控系统 输出 输出控制命令理canbus中的转向、节流和制动等功能。 二、控制器介绍 控制器包括理转向指令的横向控制器和理节气门和制动器命令的纵向控制器。 横向控制器 横向控制器是基于LQR的最优控制器。该控制器的动力学模型是个简单的带有侧滑的自行车模型。它被为两类,包括闭环和环。 闭环提供具有4种状态的离散反馈LQR控制器: 横向误差 横向误差率 航向误差 航向误差率 环利用路径曲率信息消除恒定稳态航向误差。 纵向控制器 纵向控制器配置为级联PID+校准表。它被为两类,包括闭环和环。 闭环是一个级联PID(站PID +度PID),它将以下数据作为控制器输入: 站误差 度误差 环提供了一个校准表,将加度映射到节气门/制动百比。 控制器调谐 一、实用工具 类似于诊断和realtime_plot可用于控制器调优,并且可以在apollo/modules/tools/中找到。 二、横向控制器的整定 横向控制器设计用于最小调谐力。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户
云厂商提供四类人力资源: 第一类是方案咨询和项目规划,不要被免费通用售前蒙蔽了视野,出的规划咨询重度依赖精英人力,既要是云产品专家又要是客户侧IT高手; 第二是平台侧研发运维,即使最标准的CDN服务也要定制日志接口、微调卡顿和回源比,销售铁三角必须最顺畅沟通最高优先级; 第三是项目侧实施人力,云厂商可以做盖机房到App适配的所有工作,客户只想对接一个总包责任人; 第四是客户挖不来留不住“云厂商母公司的顶级技术高手”,他们想借云项目让高手做人力输出,但是……。 读者们不要觉得卖人日很低端,人力资源是难以垄断和模板化复制的;只有不能垄断的行业,精英打工者才有大的发挥空间。 4.架构和流程变化析 大型云用户在上云过程中,其IT架构逻辑逐步发生着变化,为了避免技术泄密和保证通用性,我写的比较简单。 硬件和系统理——硬件是标准还是特配、产权是租是卖、内网代维还是自设计、服务器交钥匙还是黑盒服务——不同的客户项目需求,导致硬件理和监控不同于传统方案也不同于其他云项目。 广域网联通方案——云厂商大都是互联网出身,他们拥有DDOS的资源和统一前端的实践经验,还有海量廉价优质带宽。
1****6 2018-07-10
情感
背景介绍 在自然语言处理中,情感析一般是指判断一段文本所表达的情绪状态。其中,一段文本可以是一个句子,一个段落或一个文档。情绪状态可以是两类,如(正面,负面),(高兴,悲伤);也可以是三类,如(积,消,中性)等等。情感析的应用场景十广泛,如把用户在购物网站(亚马逊、天猫、淘宝等)、旅游网站、电影评论网站上发表的评论成正面评论和负面评论;或为了析用户对于某一产品的整体使用感受,抓取产品的用户评论并进行情感析等等。表格1展示了对电影评论进行情感析的例子: 在自然语言处理中,情感析属于典型的文本类问题,即把需要进行情感析的文本划为其所属类别。文本类涉及文本表示和类方法两个问题。在深度学习的方法出现之前,流的文本表示方法为词袋模型BOW(bag of words),话题模型等等;类方法有SVM(support vector machine), LR(logistic regression)等等。 对于一段文本,BOW表示会忽略其词顺序、语法和句法,将这段文本仅仅看做是一个词集合,因此BOW方法并不能充表示文本的语义信息。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
云的要客户已从最初的中小初创公司逐步渗透到各行各业的大型企业。可以说,企业上云已是企业发展的必由之路。部数据敏感的企业结合自身数据的安全性、所有权和控制权等综合因素考虑,会选择搭建自己的私有云或者混合云环境。 但是在上述环境中,用户的机器都需要自行理,这就必然给云运维人员带来很多意想不到的麻烦。 其实我们面临的问题从来就没有什么大的变化,唯一不同的只是机器规模越来越大,人心越来越复杂。 Q如何在1台机器上部署基础设施?A 一切都源于那个亘古不变的道理:扔一个文件到机器上,然后跑一个命令。 Q如何在10台机器上部署基础设施?A 写个for循环搞定。 Q如何在10000台机器上部署基础设施?A 这个也好办!定制操作系统镜像CUSTOM.iso装机自动化安装! then…… Q如何快升级所有机器上的基础设施? Q服务因异常挂掉,能自动重启保活吗? Q公司做活动,预计流量突增,能扩容吗? Q公司活动结束,为节约成本,能缩容吗? Q发的基础设施服务有问题,能立马回滚吗? Q可以做虚拟化资源限制基础设施不占用过多的机器资源吗? Q如何先部署小批量机器,确认无误之后,再做全集群部署?
j****2 2018-07-10
百度大脑放日来袭 24种全新AI能力呈现
在深度学习基础之上,百度大脑通用AI能力放涵盖语音、视觉、自然语言处理、知识图谱等全面AI技术。 语音方向:语音方面推出了语音识别版,首次对外放搭载国际领先的注意力(attention)模型的语音能力,拥有更快的响应度,相对识别准确度提升15%,为发者带来更致的识别体验。此外,语音识别预置语义解析全新升级,预置场景由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,还预告了即将推出的几款新产品,包括语音识别自训练平台、远场语音发套件和语音离线合成等产品。 视觉方向:OCR、车辆析、人脸人体、图像识别都有重磅升级。比如卡证OCR新增了户口本、出生医学证明、港澳通行证和台湾通行证四类新能力,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,然后反馈出信息页的出生地、出生日期、姓名、民族、与户关系、性别、身份证号码。而票据OCR和汽车场景OCR也别新增了行程单、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。
无****禾 2018-07-11
云客户需求引导理--实战型IT太
客户要我们按照旧接口去定制发,我指出用我们的SDK对接只有半个人日,而旧接口连文档都没有只能猜。客户要我们派几个高工长期驻场,我说明所有故障都可控且已演练,远程排障我们有10个高工程,但长期驻场我们高工得抑郁离职了。客户担心日常无事可做了,我们就帮客户做了月度巡检流程,但整个流程我们全程不参与,他们巡检成功就是双保险,忘了巡检也有我们的监控兜底。 案例4.有公有云客户说要买最便宜的带宽,但最终沟通发现对方是要做非核心日志上传。云平台默认的计费规则是上行带宽免费,但免费不限流的上行带宽不承诺SLA。最终结果是建议客户短期内买几十台低配云机,同时做好客户端容错,长期看建议这些日志直接上传至对象存储,还能配合我方大数据服务做MR。 案例解析 云计算要服务企业客户,企业客户内部为采购、技术、业务、理等多个角色,在本案例中服务的技术和运营团队是非常讲道理的。通过上面四个案例,我们可以看到客户需要云厂商提供“问题析能力”“承担责任的能力”“协助内部沟通的能力”“推进业务的能力”。
c****i 2018-07-11
付费拨云见日--云咨询可行性
云咨询的收入要来自咨询费,一个千万上亿的大项目,前置两百万的咨询标不算奢侈。朋友做过好几个50万的咨询建议书,加上访谈和讲解只花了两个人月。去年我没做过专业收集,全国上亿的IT项目随耳听到的就十几个。因此云咨询行业的规模不算太小,想做过亿甚至十亿都有可能。 按照中国国情,IT项目卖资源最容易冲营收,卖软件就很难证明价值,而卖人力是最难卖出钱的。长期稳定外包的低端码农,最终用户一般是掏月薪1.5-3倍的理费,报给客户的单人日成本从1000-4000不止;短期外包的高级专家,单人日报价低于一万二,每人月理费低于二十万,客户会觉得你找了个假专家。 云咨询人力支出,按照一个专家百万年薪来算,他支撑三五个项目就收支平衡了;这种业务展起来,实际销的大头在营销宣传。因为我们IT圈隔行如隔山,又有文人相轻的习惯,只有细领域的名人,好多还是只能做技能科普的水货,根本没有全IT行业和在行业外影响力的领袖。做云咨询要比做云计算更疯狂的搞品牌和专家的宣传,以我对市场宣传体系的了解,这一块成本是最难预估和简单消化下去的。 此外还有销售等方面的暗成本,就不展谈了。
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