关于 用什么可以让男人更持久【V信;799.196.362】赝 的搜索结果,共1344
不****主 2018-07-09
高精地图
目前 Apollo 内部高精地图主要应在高精定位、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号弱、红绿灯是定位与感知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推荐几条路线,甚至会显示道路是否拥堵及每条路线将花费多长时间、是否有交通管制,有多少个交通号灯或限速标志等,我们会根据地图提供的息来决定是在行驶中直行、左转还是右转及对周围驾驶环境的评估。 而无驾驶车缺乏类驾驶员固有的视觉和逻辑能力。如我们所看到的东西和GPS来确定自己的位置,还轻松准确地识别障碍物、车辆、行、交通号灯等,但要想车变得和类一样聪明,是一项非常艰巨的任务。 这时就需要高精地图了,高精地图是当前无驾驶车技术不或缺的一部分。它包含了大量的驾驶辅助息,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。 高精地图还包含很多语义息,地图上能会报告交通灯不同颜色的含义,也能指示道路的速度限制,及左转车道开始的位置。
y****i 2018-07-11
做容器云的最佳
单纯Dokcer的容器,像是个封装的比较彻底,做足了资源隔离的JVM。研发员只在程序出错时才会关注Runtime,而运维员没感觉到这有酷的,但确实容器云已经有存在的价值了。比如说OpenStack、PaddlePaddle这类新兴软件和开发框架的部署环境没那简单,Docker包一层就变的非常友好了。 对于续集成和交付场景来说,前我们是硬压着研发和测试,务必保版本一致、务必保证文件打好包,从不盲回滚预案,必须后半夜上线,就这样还天天出故障;现在自动上线的压力确实小多了,大家都放心测试生产环境一致、保证文件不漏传、和Git无缝集成,扔给研发和测试半自助上线了。这就是我前文所说的,容器快速部署的优势在于决策的快、操作的简单。 而K8S的兴起它把容器从改良工具变成了革新武器。前有过很多架构师做培训和文档,讲解服务发现、注册、编排、路由,资源监控和统计,研发就是说听不懂。是一套来自大厂的开源方案出来了,研发就主动去拥抱了。有了K8S后,即使研发员做不了架构和运维,只要肯适应K8S的设计逻辑,都取代这两类的工作。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
这些息会被我们决策模块进行分析和提取,在周围环境车辆行驶状况下,下一步怎走才是安全的。控制模块会车向前行,感知模块获得新的息,不停循环,应对新的环境状态,实现整体良性的循环。 核心:感知来做? 感知的输入跟环境相关。只要符合条件,都被列为感知。在 Level3 和 Level4 里定义的细分任务,把输入输出具体化。 障碍物检测,包括、车、石头、树木等。上图是点云输出,下图是图像感知示例。Level3 检测结果障碍物,对于 Level4 来说,不仅知道这是车,而且将其按大车、小车分类,因为大车和小车的开车方式不一样。不同的车,做出的决策规划不一样。你超小车,但无法超大车。 我们需要一个很细的障碍物分类,这根据输入的不同划分,有点云分类和障碍物中的分类。著名例子是红绿灯的识别,你需要判断交通灯的颜色。障碍物检测分类,我们得出障碍物息,这样有利于我们做后续决策。 我们要知道每个障碍物能运行的轨迹,它会不会超车、插入车道或者无故变线,这需要障碍物跟踪。障碍物跟踪是很重要的模块。我们要运障碍物,也有对场景的分析,我们点云也到这个。
1****6 2018-07-10
反向图灵测试——如何识别这是不是AI?
现在深度学习的概念火到鸡犬升天的地步,前同事H哥拿个基于深度学习做XX助手的BP我帮分析一下技术行性和技术壁垒高度。 我一个周末琢磨出来点门道,我根本识别不出这个演示程序是不是AI,无法确认这是不是深度学习程序。这就引出了今天的议题,图灵测试指的是类能否区别是不是和AI在聊天,那反过来看,我们怎识别“这个东西”是不是个AI? 首先我为说“这个东西”而不是“这个程序”?因为某些大堂机器确实背后是类操控的,相当于你一个安卓平板和我视频聊天,特别聪明还必须联网的机器能就是真。但有些真AI如Siri也要联网,通过联网断网判别不了AI。 网上有个笑话,我把QQ自动回复设置成“呵呵”,你和我的电脑就任何话题聊上一夜。很多智能客服只是简单的关键字匹配,和呼叫中心搜索知识库差不多,编辑回复模板远比写程序重要。只有支多层级对话的才是AI智能客服,但现在网店客服也混在AI的回答里回答客户啊,熟练客服回息效率极高,顾客为面对的是AI程序反而会少提需求。 虽然深度学习常拿自然语言处理举例,但成熟的翻译软件也不AI。
G****H 2018-07-09
【 开发指南 】内容播报技能,
1、功能简介 DuerOS平台支开发者创建内容播报类型的技能,只需按照数据格式添加资源息 即实现内容资源的播放\暂停\继续等功能。通过技能订阅新闻资源和有声资源。
小****园 2018-07-10
PB级云存储不再神秘
Last Modified time其实是文件的createtime或meta息的修改时间,对象存储所有的文件都没有修改,只有同名新文件。 不提供Owner息,访问域名已经标识了多租户级别的Owner息,开发者给自己的户颁发token的过程中就完成了对应级Owner的标识。 常规文件系统也提供了这些息(hash值除外),但文件系统在亿万文件管理是太缓慢了,而且很多程序员并不熟悉如何调这些息,哪怕只有几万个文件,他们也习惯把这些息存在数据表里。现在有一个方便调的API接口,这比自己维护数据表的成本低了。 3、PB数据的业务场景 上文阐述清楚PB级存储必须对象存储这种接口方式,样的场景会产生PB数据?即使我们现在只有10GB数据,我们也要做好成为PB户的规划。 如果你要做个有百万户级别的ToC应,或者出货量过百万的智能硬件,每客户每月产生100M存储数据,一年就是1PB。
1****2 2018-07-09
百度安全:AI 是系统工程 需要真正开放的安全护航
这一隔离不但影响了安全息的互 通,也造成了诸多限制,引发了新的安全问题,比如Android App Store 不允许开发 者换签名证书,如果开发者私钥被偷窃,他只能继续使这一私钥,眼睁睁看着偷得 私钥黑客发布冒名顶替的恶意App。应开发者其实早就意识到了签名束缚之痛,只是目前应较为广泛的签名证书换手段(提示户安装新证书签名的新版本应,安 卓5.0 自动升级等),要户体验极差,要存在降级攻击等风险。 为解决这个问题,百度安全开源了OASP 应签名安全方案——一种安全、灵 活的密钥证书管理方案。它首创了应状态在线查询机制,是一种生态联防、去中心化的安全方案:开发者能及时提供应状态;安全厂商能大规模扫描监控签名息生成 息,并在端上结合息判断App 是否恶意;应商店收纳开发者提交的 应息,并定期下架有问题的App;设备厂商则能通过OASP 的签名机制进行额外的安全校验。 传输层面的安全 终端设备和云端服务通的过程中,传输通道的安全性至关重要,一旦被黑客恶意 劫,设备和云端服务器的数据也就都处在风险中。
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