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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新的器,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 实现新类 NewPredictor 在 prediction_conf.proto中添加一个新的器类型 更新 prediction_conf 更新理器(Predictor manager) 下面让我们用上面的方法来添加新的器。
s****5 2018-07-10
个性化(二)
place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace() exe = fluid.Executor(place) inference_scope = fluid.core.Scope() 试 现在我们可以进行了。我们要提供的feed_order应该和训练过程一致。 总结 本章介绍了传统的个性化系统方法和YouTube的深度神经网络个性化系统,并以电影为例,使用PaddlePaddle训练了一个个性化神经网络模型。个性化系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广告、搜索引擎等领域的方方面面,而在图像处理、自然语言处理等领域已经发挥重要作用的深度学习技术,也将会在个性化系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc.
c****2 2018-07-10
个性化(一)
文章结构: 背景介绍——效果展示——模型概览——数据准备——训练模型——应用模型——总结——参考文献 本教程源代目录在book/recommender_system,初次使用请您参考Book文档使用说明。 背景介绍 在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下,商品数量和种类速增长,用户需要花费大量时间才能找到自己想买的商品,这就是信息超载问题。为了解决这个难题,个性化系统(Recommender System)应运而生。 个性化系统是信息过滤系统(Information Filtering System)的子集,它可以用在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流等。个性化系统通过分析、挖掘用户行为,发现用户的个性化需求与兴趣特点,将用户可能感兴趣的信息或商品给用户。与搜索引擎不同,个性化系统不需要用户准确地描述出自己的需求,而是根据用户的历史行为进行建模,动提供满足用户兴趣和需求的信息。 1994年明尼苏达大学出的GroupLens系统[1]一般被认为是个性化系统成为一个相对独立的研究方向的标志。
沙****杀 2018-07-09
如何在模块中添加新评估器?
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 更新配置 更新评估器理 下面让我们用上面的方法来添加新的评估器。 一、声明一个从Evaluator类继承的类 NewEvaluator modules/prediction/evaluator/vehicle目录下新建文件new_evaluator.h。
b****9 2018-05-06
视频点播有.NET的版本吗
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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。部分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如何速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,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新开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?
不****主 2018-07-09
高精地图
与普通地图不同,高精地图要服务于自动驾驶车辆,通过一套独特的导航体系,帮助自动驾驶解决系统性能问题,扩展传感器检边界。目前 Apollo 内部高精地图要应用在高精定位、环境感知、决策规划、仿真运行四大场景,帮助解决林荫道路GPS信弱、红绿灯是定位与感知以及十字路口复杂等导航难题。 一、高精地图与传统地图 当我们开车时,打开导航地图通常会给我们几条路线,甚至会显示道路是否拥堵以及每条路线将花费多长时间、是否有交通制,有多少个交通信灯或限速标志等,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。 而无人驾驶车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、车辆、行人、交通信灯等,但要想让无人车变得和人类一样聪明,可是一项非常艰巨的任务。 这时就需要高精地图了,高精地图是当前无人驾驶车技术不可或缺的一部分。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。
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