关于 百度五分彩卜 zs25.com 主管Q:86—43 的搜索结果,共633
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
简而言之,灰发布。 Q新到位10000机器,如何高效部署最新的基础设施?使集群中所有机器环境同质化? 中窥豹,我们可以发现如果在私有云或者混合云场景中还是通过人肉运维的方式理,那么理效率将会十低下,并且其中重复繁杂的操作,难以保证云环境的稳定性和安全性。急人之所急,需人之所需。云的工程师们便展开了一场头脑风暴...... 原始太初 私有云中存在大规模的机器集群,集群中一片空虚混沌,渊面黑暗,仅有字节流在其间穿梭。为有效地控体量庞大的集群,合理配资源,降低运维成本,保障云上服务穿越狂风暴雨,工程师们意识到:“必须要有一个优秀系统来控这混沌的集群世界!” 第一天 工程师们说:”这个系统要代表操作系统的意志!占用资源少!对外部系统零依赖!装机自带!要能自升级和自保活!“。当裸机启动之后,这个系统便以root身份运行,能保活自己,还能托维护其余基础设施,后续迭代升级也能自动完成,整个流程高自动化,不需要人工介入,极大地降低运维成本。
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
更广、更快、更精的AI技术 深学习是AI发展的燃料。在深学习领域深耕已久,2016年,开源了深学习框架PaddlePaddle。此次,PaddlePaddle迎来两方面重大更新,核心框架Paddle Fluid v1.3新增发布业界首个视频类模型库,新增支持NLP语义表示BERT模型,布式训练性能大幅提升,大规模稀疏参数服务器Benchmark发布;同时,基于PaddlePaddle的深强化学习框架PARL,夺冠NeurIPS 2018。具有高灵活性和可扩展性,支持可定制的并行扩展,覆盖DQN、DDPG、PPO、A3C等流强化学习算法. 目前,PaddlePaddle已对外开放超过50种经过工业场景验证的官方模型,例如,领邦利用PaddlePaddle,通过ICNet语义割模型识别精密零件瑕疵,实现零件自动拣。 在深学习基础之上,大脑通用AI能力开放涵盖语音、视觉、自然语言处理、知识图谱等全面AI技术。
3****3 2018-07-10
智能运维工程架构
背景:为什么要做智能运维 云智能运维团队在运维工具和平台研发方向历史悠久,支撑了全数十万规模的服务器上的运维服务,所提供的服务包括服务理、资源定位、监控、部署、布式任务调等等。最近几年,团队着力于发展智能化运维能力以及AIOps产品化建设。 众所周知,除了搜索业务之外,还有很多其他的业务线,有像地图、科、知道、网盘这样的老牌业务,也有诸如像教育、医疗这样的新兴业务,每个业务在规模上、服务架构上都有很大差异。业务本身对稳定性的要求很高,需要保持99.995%的高可用,同时在业务上云的背景下,虚拟化、混合云等都给我们带来了新的挑战。 运维经历了从脚本 工具、基础运维平台、开放可定制运维平台到我们现在的智能运维平台,这样四个阶段的转变。过去运维的核心目标是提升效果,比如持续交付的速、服务稳定性、运营成本等。
也****里 2020-08-29
百度carlife不能跟百度地图同步收藏夹非常不方便请改进!
啥时候同账号的情况下,carlife和地图历史轨迹数据同步到一起
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,缘何备受关注?
如果探究具体的实践过程,其实可以参照下面的关系式: (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 其中Q代表优化方程,z代表激光雷达扫描出的点,h为方程预测最新扫描点的位置与反光,m为扫描到的点在地图中的位置,x代表无人车当前位置。 这个方程的目的是通过最小化J求出测量点在地图中的准确位置。在计算模型中,m与x开始都是未知的,可以先通过多传感器融合求x,再求出测量点在地图中的准确位置m。 的高精地图如何制作而成? 将高精地图制作为内外两部别是外采、后台数据化处理、人工验证与发布,简单说就是外部采集+后期处理。 首先登场的是Velodyne提供的32线激光雷达,要负责采集点云数据,其中激光雷达在车顶需要呈现一定的放置角,为的是尽可能多的采集道路信息而非天空信息,避免误采。 摄像头要负责采集前方道路影像,一般每秒拍摄 7-10 张照片。 车内的副驾驶位置是一台负责控制采集设备的电脑系统,要起到监控功能,采集员可以实时监控采集情况,这样的装备每天至少需要采集150公里的高精地图数据。
冰****蓝 2018-07-09
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,包括闭环和开环。 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 开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,包括闭环和开环。 闭环是一个级联PID(站PID +速PID),它将以下数据作为控制器输入: 站误差 速误差 开环提供了一个校准表,将加速映射到节气门/制动比。 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。
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