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冰****蓝 2018-07-09
如何调节『控制参数』?
二、横向控制器的定 横向控制器设计用于最小调谐力。“所有”辆的基础横向控制器调谐步骤如下: 1.将matrix_q中所有元素设置为零。 2.增加matrix_q中的第三个元素,它定义了航向误差加权,以最小化航向误差。 3.增加matrix_q的第个元素,它定义横向误差加权以最小化横向误差。 肯MKZ调谐 对于Lincoln MKZ,有四个元素指的是状态加权矩阵Q的对角线元素: 横向误差加权 横向误差率加权 航向误差加权 航向差错率加权 通过在横向控制器调谐中列出的基本横向控制器调步骤来调加权参数。下面是个例。 lat_controller_conf { matrix_q: 0.05 matrix_q: 0.0 matrix_q: 1.0 matrix_q: 0.0 } 调谐附加辆类型 当调肯MKZ以外的辆类型时,首先更新辆相关的物理参数,如下面的示例所示。然后,照上面列出的基本横向控制器调步骤横向控制器调谐和定义矩阵Q参数。 下面是个例
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
图1 NoahEE概览 接下来,我们把这艘诺亚方舟分解开来,近距离观察下这艘船的方方面面。 管理 我们首先介绍管理是因为管理是个运维工作的基础,也是NoahEE这个平台上各个系统能够进行批量自动化操作的关键。管理这个概念的出现,是随着业快速膨胀的必然,其要解决的主要问题是个“量”,或者说“规模”的问题。在早期业较为简单时,可能部署在几台甚至台机器上,进行变更等运维操作简单直接,登录到机器上人工操作就好了。随着业的发展,分布式应用与的广泛使用,我们越来越多的面临着运维场景与运维执行之间的脱节。 举个例,今天17:00开始对X机房的地图导航模块进行升级。对于产品研发的同学来说,关注点是语义明确且更具描述性的“运维场景”;而对于运维人员来说,关注点是此次升级操作所涉及的机器等资源在哪里。在业规模发展到定程度后,运维工作还停留在早期人工或脚本方式执行的阶段时,这样的差异非常频繁的发生。 在实际的运维中,还有更多的因素需要考虑,例如机器是否会分配给不同部门(资源的隔离)?权限又该如何控制?
疏****月 2018-07-09
键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
Archer的配置文件路径、的启停脚本及运维命令具有固定的标准并且支持定制化,使用Archer进行部署的具有统的包结构; 支持分级发布,及时拦截部署引入的线上故障 针对分级发布的使用场景,Archer支持串并行上线及暂停点功能,可照单实例、单机房、单地域等级别设置暂停点,并支持部署过程中进行暂停、继续、重试、撤销等操作; 业的多地域部署 的多地域部署主要需要解决不同地域配置不同的问题。Archer提供了配置派生功能以支持多地域部署的场景。Archer支持在同份配置文件中设置配置变量,并在定地域(机房)中生成定配置值; 多种网络环境及大包部署 针对多种网络环境及大包部署的使用场景,Archer提供了部署数据中转传输。采用中转的上线在发起任后,部分代码将首先被转存至中转机上。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
在下节中将具体介绍BNS系统的体架构。 基本架构 BNS系统主要包含几个部分:流量接入层,Web Server,存储层,代理客户端。 作为个底层的基础,BNS系统每天的访问量近千亿次,这对系统的可用性提出了很高的要求,因而系统需要在各个层面有完善的容灾能力和流量管控能力。 1流量接入层 系统通过HTTP接口对外提供变更,用户通过Web页面或者接口进行或实例信息注册。为了证平台稳定和安全的运行,需要对非法和异常请求进行拒绝,在流量接入层(Proxy)端提供了以下两个功能: 流量鉴权:每组、单元、实例的注册都需要进行权限验证,用户只有申请了合法的Token才能允许访问,另外系统还提供了白名单等其他的鉴权方式。 配额限流:针对产品线、用户、IP提供定的配额,当请求的数量超过配额,就会拒绝响应的请求,并提示用户Quota超限。 2Web Server Web Server提供用户进行各类BNS变更的接口,承担了BNS系统的大部分写入流量,采用分布式多地域的部署方式,可以避免单实例、单机房的故障对可用性造成的影响。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运维职位展望
运维人员中多半都是网运维,这些运维受到云计算行业的碾压性冲击,必然会波及个运维行业,以及因此衍生的培训、管理、硬件销售、IDC工作。 我原先直不愿意承认这点,我也认为运维工作很重要,但前端时间我看了个故事,想和大家分享下。 在191x年的时候,每个工厂都有个副厂长负责管理电力,那个时候新建工厂要考虑是自己建水电还是,甚至连拉煤球的都要自己准备;但后来各个工厂用的电力标准趋于致,就没有企业自主发电而是从电网买电了,这个电力副总裁的职位就成为历史了。 我记得05年以前做运维,我们都要自己找很多种驱动、学习不同的主板配置方式、研究自有机房的空调系统,但如今运维的职位完全不用关心这些事情了,反倒是对负载均衡、高可用、大数据等问题越研究越深了。 云计算的目标是让IT像电力样随时可用,这是个积极正面的趋势,没有人能也没有人应该挡住他,运维职位可用消失,但你不应该因此而失业。 本次去参加WOT云计算架构师大会,我就是想看下云计算究竟发展成什么样了。这次会后我大胆估计,云计算会在短则五年、长则十年的时间里将大部分运维的饭碗抢走。
不****主 2018-07-09
高精地图
与普通地图不同,高精地图主要于自动驾驶辆,通过套独的导航体系,帮助自动驾驶解决系统性能问题,扩展传感器检测边界。目前 Apollo 内部高精地图主要应用在高精定位、环境感知、决策规划、仿真运行四大场景,帮助解决荫道路GPS信号弱、红绿灯是定位与感知以及十字路口复杂等导航难题。 、高精地图与传统地图 当我们开时,打开导航地图通常会给我们推荐几条路线,甚至会显示道路是否拥堵以及每条路线将花费多长时间、是否有交通管制,有多少个交通信号灯或限速标志等,我们会根据地图提供的信息来决定是在行驶中直行、左转还是右转以及对周围驾驶环境的评估。 而无人驾驶缺乏人类驾驶员固有的视觉和逻辑能力。如我们可以利用所看到的东西和GPS来确定自己的位置,还可以轻松准确地识别障碍物、辆、行人、交通信号灯等,但要想让无人变得和人类样聪明,可是项非常艰巨的任。 这时就需要高精地图了,高精地图是当前无人驾驶技术不可或缺的部分。它包含了大量的驾驶辅助信息,最重要是包含道路网的精确三维表征,例如交叉路口布局和路标位置。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
理解硬件天性 角选型时要看硬件的天然性 别让硬盘扛性能,别让内存持久,别让网线扛稳定。 架构层软件技术已经足够成熟,所谓技术选型不如说是适应场景;在做具体角选型时,最深度也最易忽视的原则是顺应硬件天性。 我的精神导师说过,如果依赖硬盘,那这个就不适合扛性能压力。我经常将读写引到/dev/shm;SSD盘让很多细节调优聊胜于无,还让Fat32枯木逢春;个别队列和分布式存储在意硬盘的性能力,但都是应用了顺序读写内容,且不介意磁盘空间浪费。 别让内存扛持久和别让网线扛稳定,听起来很简单,但新手程序员总会犯低级错误,而犯错早晚要还技术债。常规例就是看新手程序是否有捕获各种异常的习惯,举个争议性例,某些云设计者尝试给个进程映射和绑定持久文件系统,请问段内存如何绑定块硬盘? 4. 数据的产生和消失 数据不会凭空产生,但会凭空消失 数据不会凭空产生,计算机或者自输入设备获取数据,或者自其他数据源导入数据,而且原始数据的转化规则也要人类来定义。我们要便捷轻巧安全可靠的获取数据,就要选好数据源,障好传输路径,定义好数据变换规则。
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