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h****e 2018-07-10
程序:我从来?
干货概览 计算机程序或者服务的层次,我们来试着分析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 服务什么,服务包含了些实例,服务规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从来? 服务的些,不同的游流量如何分配? 3.我往去? 服务的下游些,不同的下游流量如何分配? 面对这样的问题,我们的答案是什么呢? 百度的运维实践,我们只需“BNS”就可以获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字服务)是百度云智能运维团队研发的一套分布式的名字服务系统,是百度云Noah智能运维产品的一个重要基础服务系统。它为每一个服务赋予一个独一无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个服务的相关息 ,这些息包括:服务机器部署息(机器IP,部署径,服务配置,端口息),服务的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个服务名到资源息的一个映射关系。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
控制模块会让车向前行,感知模块获得新的息,不停循环,应对更新的环境状态,实现整体良性的循环。 核心:感知用来做什么? 感知的输入跟环境相关。只要符合条件,都可以被列为感知。 Level3 和 Level4 定义的细分任务,把输入输出具体化。 障碍物检测,包括人、车、石头、树木等。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,而且可以将其大车、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。你可以超小车,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,点云分类和障碍物的分类。著名例绿的识别,你需要判断交通的颜色。障碍物检测分类,我们得出障碍物息,这样利于我们做后续决策。 我们要知道每个障碍物可能运行的轨迹,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。我们要运用障碍物,也对场景的分析,我们点云也用到这个。 我们图像级别会做类似的分割,目的是我们做场景建模和语义化的描述。
不****主 2018-07-09
高精地图
目前 Apollo 内部高精地图主要应用高精定位、环境感知、决策规划、仿真运行四大场景,帮助解决林荫道GPS号弱、绿是定位与感知以及口复杂等导航难题。 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线,甚至会显示道是否拥堵以及每条线将花费多长时间、是否交通管制,多少个交通或限速标志等,我们会根据地图提供的息来决定是行驶直行、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息,最重要是包含道网的精确三维表征,例如交叉口布局和标位置。 高精地图还包含很多语义息,地图可能会报告交通不同颜色的含义,也可能指示道的速度限制,及左转车道开始的位置。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,百度缘何备受关注?
例如道描绘时,一条道多少条车道? 些真实道些地方变宽了? 些地方因为汇合而变窄了? 每条车道和车道之间的车道线是虚线,实线还是双黄线? 线的颜色、道的隔离带、隔离带的材质甚至道的箭头、文字内容、所位置都会相应的描述…… 高精度地图针对道形状的准确描绘,甚至可以精确到每个车道的坡度、曲率、航向、高程等,同时为了自动驾驶的考虑,甚至每条车道的限速,推荐速度也会一并提供。 高精地图的道标识线及息 (图片来源于文章《高精地图无人驾驶的应用》) 目前,尽管自动驾驶科技公司、图商以及传统车企对高精度地图的定义尚未统一化,但高精度地图的绝对坐标精度更高,包含的道交通息更丰富(如可分为基础层、道息层、周围环境息层和其他息层)等方面确实已经成为别传统电导航地图的显著特征。 此外,由于网每天都更新变化,如整修、道标识线磨损及重漆、交通标示改变等,这些都需要及时反馈高精地图以确保无人车行驶安全,也就同时要求高精度地图更强的数据实时更新功能。
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