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y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
感知属于自动驾驶核心技术,我们可以将汽车上的感知与人类感官进行一个类比:人有感知,通过感官器官获取息,传达感知功能区,把形象的东西抽象成概念性或者更层的语义,供我们思维记忆、学习、思考或者决策,让我们运动控制功能区,让我们身体对界进行反馈。无人车类似这样的结构,这是强相关的东西,我们无人车也是一样。 下图所示这辆车是 2016 年 12 月乌镇演示车队的其中一台,它有传感器、雷达、摄像头,这是覆盖比较全面的设置,包括视觉、触觉、嗅觉等息。它需要大脑处理,大脑是无人车里的感知功能块。 由于感知范是广泛的,它依赖于人工驾驶或者自动驾驶需要的环境匹配,工况复杂度越,感知复杂度越。自动驾驶不同级别里,感知的复杂度也不同。Apollo 目前开放的定位是 Level3 或者 Level4,感知、决策、控制是位一体的过程。 感知与传感器系统紧密结合,获取部环境息,比如有没有障碍物,障碍物的距离、速度等,把数据交给感知处理块,我们会收集息,构成人开车时理解的环境。 这些息会被我们决策块进行分析和提取,在周环境车辆行驶状况下,下一步怎么走才是安全的。
c****2 2018-07-10
个性推荐(一)
优点是简单直接,不需要依据其他用户对商品的评价,而是通过商品属性进行商品相似度度量,从而推荐给用户所感兴趣商品的相似商品;缺点是对于没有任何行为的用户同样存在冷启动的问题。 组合推荐[5](Hybrid Recommendation):运用不同的输入和技术共同进行推荐,以弥补各自推荐技术的缺点。 近些年来,深度学习在很多领域都取得了巨大的成功。学术界和工业界都在尝试将深度学习应用于个性推荐系统领域中。深度学习具有优秀的自动提取征的能力,能够学习多层次的抽象征表示,并对异质或跨域的内容息进行学习,可以一定程度上处理个性推荐系统冷启动问题[6]。本教程主要介绍个性推荐的深度学习型,以及如何使用PaddlePaddle实现型。 效果展示 我们使用包含用户息、电影息与电影评分的数据集作为个性推荐的应用场景。当我们训练好型后,只需要输入对应的用户ID和电影ID,就可以得出一个匹配的分数(范[0,5],分数越视为兴趣越大),然后根据所有电影的推荐得分排序,推荐给用户可能感兴趣的电影。
不****主 2018-07-09
精地图
、Apollo精度地图与构建 Apollo精地图 Apollo精地图专为无人车设计,里面包含了道路定义、交叉路口、交通号、车道规则,及用于汽车导航的其他元素。 精度地图可在许多方面为无人车提供帮助,如精度地图通常会记录交通号灯的精确位置和度,从而大大降低了感知难度。 精地图不仅可以减少计算需求,还可以通过提供有关驾驶环境的详细息,来确保无人车的安全。保持这些地图的更是一项重大任务,测试车队需要不断地对精度地图进行验证和更。此,这些地图可能达到几厘米的精度,这是水准最的制图精度。 Apollo 精地图是最懂自动驾驶的精地图,也是业界精细程度最、生产率最、覆盖面最广的精地图。目前,Apollo 精地图的自动程度已经达到了90%、准确识别率达到了95%以上,预计2020年可以覆盖全国所有的重点道路。 精地图有很多种格式,为了方便数据共享,Apollo精地图采用了OpenDRIVE格式,这是一种行业制图标准。同时,Apollo也对OpenDRIVE做出了改进,进而产生了Apollo OpenDRIVE标准,以便更适合无人车。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
场景二:Server块扩容,希望上游及时感知到下游块的变更。 用户在BNS上进行Server块的扩容,块实例变息会立即同步到BNS系统中的分布式缓存,在全网任意一台机器上,通过查询就能实时获取到实例变的详情。 场景:Redis块3.redis.noah.all实例故障了,希望对上游屏蔽该实例。 通过部署在机器上的客户感知到实例的状态变(比如实例状态由0变成-1,即正常变成非正常),并将数据同步到系统中的分布式缓存,上游块可以通过查询redis.noah.all的实例状态结果,主动过滤非正常的实例,也可以在BNS系统中发起屏蔽故障实例的操作,在查询过程中会自动过滤该故障实例。 在下一节中将具体介绍BNS系统的整体架构。 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。 作为一个底层的基础服务,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接口对提供变更服务,用户通过Web页面或者接口进行服务或实例息注册。
1****9 2018-07-11
【强势出击】第二期百度大脑体验师来袭
boardId=178 【内容标题】 第二期【百度大脑品体验】+标题 截止时间: 5月31日前提交,6月10日公布评选息 【奖项设置】 【体验对象】 百度大脑开放日介绍的全部AI能力:欢迎到ai.baidu.com产品服务中获取 1.【EasyDL定制训练和服务平台】 EasyDL迎来重大升级,物体检测型全支持多人标注,大幅提升标注效率; 升级——离线SDK服务全面升级,全上线精度算法,对比原算法平均准确率提10%,全发布Linux、Windows 离线SDK,实现IOS、Android、Linux、Windows全平台支持,并针对多种芯片加速,实现毫秒级响应。 立即体验EasyDL定制训练和服务平台: http://ai.baidu.com/easydl/ 产品——商品检测专业版全发布,极大降低数据采集与标注成本。 立即体验商品检测专业版:http://ai.baidu.com/easydl/retail 2.【语音技术】项更 平台——语音自训练平台,零代码自助训练语言型,效提升业务场景下的识别准确率。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,百度缘何备受关注?
线的颜色、道路的隔离带、隔离带的材质甚至道路上的箭头、文字内容、所在位置都会有相应的描述…… 精度地图针对道路形状的准确描绘,甚至可以精确到每个车道的坡度、曲率、航向、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。 精地图中的道路标识线及路牌息 (图片来源于文章《精地图在无人驾驶中的应用》) 目前,尽管自动驾驶科技公司、图商以及传统车企对精度地图的定义尚未统一,但精度地图的绝对坐标精度更,包含的道路交通息更丰富(如可分为基础层、道路息层、周环境息层和其他息层)等方面确实已经成为区别传统电子导航地图的显著征。 此,由于路网每天都有更,如整修、道路标识线磨损及重漆、交通标示改变等,这些都需要及时反馈在精地图上以确保无人车行驶安全,也就同时要求精度地图有更强的数据实时更功能。 关于精度地图,百度怎么说 百度作为致力于精度地图研发的科技企业,内部人员一度表示将精度地图看做是Apollo 云服务的核心数据,足知关键!
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实的猎头
我这里没提诸如JD介绍、简历优一类基础内容,合格的候选人会认真专业的分析职位需求,不需要猎头来催的。 用人单位评估猎头的水平就更简单了,就是写推荐说明。手猎头是写不出干货实锤的推荐的,而资深猎头的推荐不仅是对候选人简历的解析,也会包含简历之的大量建议说明。
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种全AI能力呈现
为了让流浪喵过上幸福的生活,程序员出身的他用百度大脑动物识别技术和百度EasyDL打造出 “猫脸门禁”、“病猫识别”、“绝育识别”大智能功能,给流浪猫一个温暖的住所的同时帮助救助志愿者发现生病和未绝育的流浪猫。晚兮提到,凭借百度大脑的开放技术,他只用半天就设计出了智能猫窝的项主要AI功能,看似冷的AI技术最终为猫咪们的守护神,让现场的小伙伴们感到暖心又感动。 2018年百度大脑走进6大城市举办7场行业创论坛,发布了企业服务、息服务、地产物业、智能零售、智能工厂、智能校园、智能政务7大行业解决方案,推动AI与不同行业、具体场景相结合,AI技术渗透到产业的毛细血管。百度大脑目前已经落地20+行业,生态赋能已成燎原之势。 百度大脑品体验师计划 如果只是技术“阅兵”会让你觉得意犹未尽,为了进一步激励开发者学习应用百度大脑开源能力,百度大脑现已提出了“百度大脑品体验师计划”,希望与开发者一起推动百度大脑进,帮助他人一起成长,探索AI前沿应用。
沙****杀 2018-07-09
如何在预测块中添加评估器?
简介 评估器通过应用预训练的深度学习型生成征(来自障碍物和当前车辆的原始息)以获得型输出。 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 更预测配置 更评估器管理 下面让我们用上面的方法来添加的评估器。 一、声明一个从Evaluator类继承的类 NewEvaluator modules/prediction/evaluator/vehicle目录下建文件new_evaluator.h。
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