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金****洲 2018-07-10
混乱遇见TA 从此岁月静好
它屏蔽了云服务底层繁杂管控逻辑,提供简化接口给上层系统NoahEE调用,使上层系统更好更快地释放价值。 Q这么优秀系统到底是如何实现呢? AHALO系统采用主从架构,分为Master端和Agent端。 Master端主要做复杂任务调度和管控逻辑,并且所有功能都是模块化设计,用户可以根据自己需求定制安装,包括虚拟化容器管理,应用包管理、部署、扩缩容、拓扑搭建和保活,集控制等。 Agent端则以简单为原则,弱化繁琐功能,仅作为任务执行器,其中supervisor组件,结合父子双进程原理,做到自升级和自保活,把云运维人员工作量降到最低。 整个系统工作流程也十分简洁优雅!Agent通过定期心跳方式,与Master进行通,在心跳发包中发送本机状态息,在心跳回包中获取Master期望本机状态plan,并把期望plan与本地实际plan进行对比,针对有差异地方做相应修改,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,从此不用发愁。所有运维需求,直接调用接口。
C****X 2018-07-10
雄逐“图”,百度缘何备受关注?
高精地图采集设备 RIEGL VMX-1HA (参考资料:http://www.riegl.com/nc/products/mobile-scanning/) 简单说,就是把 GPS、点云、图像等数据叠加在一起,进行道路标线、路沿、路牌、交通标志等道路元素识别。此外,如果同一条道路上下行双向采集后带来了数据重复, 也会在这个过程中被自动整合,去掉重复内容。 人工验证、发布这一步是需要人工完成,属于内部操作。 尽管现在自动化水平发达,但依然不能完全做到百分之百准确无误,所以还是需要进行一轮人工验证。 就需要从云端下载需要验证路段数据,将自动处理后高精度地图数据和对应位置图像息进行比对,找出错误地方并进行更,其中每个员工每天需要操作30-50公里测绘数据。 这些改数据不会保存在本地,而是上传到云端,最终高精度地图成品也会通过云平台分发。 高精度地图究竟如何应用? 据了解,百度现在高精度地图涉及到云端服务,就是以服务方式,将云端已经采集好高精度地图以数据形式分发。 此外,关于路径规划问题。例如一辆自动驾驶汽车,需要某条车道高精度地图数据。
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