关于 蜘蛛池搭建程序qq:1716160940本溪南芬区百度地图nz 的搜索结果,共572
不****主 2018-07-09
高精
高精可在许多方面为无人车提供帮助,如高精通常会记录交通信号灯的精确位置和高,从而大大降低了感知难。 高精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信息,来确保无人车的安全。保持这些的更新是一项重大任务,测试车队需要不断对高精进行验证和更新。此外,这些可能达到几厘米的精,这是水准最高的制。 Apollo 高精是最懂自动驾驶的高精,也是业界精细化最高、生产率最高、覆盖面最广的高精。目前,Apollo 高精的自动化已经达到了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。 高精有很多种格式,为了方便数据共享,Apollo高精采用了OpenDRIVE格式,这是一种行业制标准。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。 Apollo高精的构 高精的构由五个过组成:数据采集、数据处理、对象检测、手动验证和发布。
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和历史轨迹数据同步到一起
C****X 2018-07-10
群雄逐“”,缘何备受关注?
关于高精怎么说 作为致力于高精研发的科技企业,内部人员一表示将高精看做是Apollo 云端服务的核心数据,足知关键! 提起高精在自动驾驶体系的重要作用,Apollo布道师认为,在路径规划、环境感知方面,路况是除了障碍物之外最基的一个需要被感知的条件,但是道路识别却非常困难。 如果依靠传感器来识别,例如激光雷达,识别车辆在哪条道路上、哪条车道上,其实是非常困难的,因为免不了会出现积雪覆盖、雨雪、大雾的情况。这种情况出现后,相机识别、视觉方案,还有激光传感器方案,硬件辨别就变得不那么可靠了。 这时候谁可以清楚知道具体车道的位置呢?只有高精!所以无人驾驶系统,就从单一传感器角转向高精寻求依赖。 高精的优势就在于提供车道级别的分,可以在变道的过中提供若干个参考的车道、域的变化、自动车道的辅助信息等来完成变道、变向的部分操作。 有关高精的数据问题 都知道高精需要很强大的数据实时更新功能,那么如何破解数据带给的诸多问题呢?无外乎从两个方面入手优化,一方面是数据采集,另一方面是数据处理。
h****e 2018-07-10
:我从哪里来?
干货概览 在计算机或者服务的层次上,我们来试着分析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 服务叫什么,服务包含了哪些实例,服务规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从哪里来? 服务的上游有哪些,不同的上游流量如何分配? 3.我往哪里去? 服务的下游有哪些,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? 在的运维实践中,我们只需“BNS”就可以获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,名字服务)是云智能运维团队研发的一套分布式的名字服务系统,是云Noah智能运维产品中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信息 ,这些信息包括:服务在机器上部署信息(机器IP,部署路径,服务配置,端口信息),服务的实例运行状况等其他重要信息。简单来讲,它提供了一个服务名到资源信息的一个映射关系。
3****3 2018-07-10
智能运维工架构
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管理、资源定位、监控、部署、分布式任务调等等。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 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、运营成等。
k****0 2018-07-09
使用Python SDK开发语录类技能模板
文从技能交互、部署讲述如何快速海贼王语录技能。 语录类技能模板的交互模型 语录类技能跟用户的交互很简单。用户说“来一个”,技能从语录列表中选取一条读给用户,用户可以继续说“来一个”继续听语录,或者说“退出”以结束交互。 使用模板开发技能的流技能 新技能详情请参阅自定义技能创 配置意配置详情请参阅意、常用表达和槽位 语录类技能模板需要创“获取语录”意。获取语录意如下所示: 配置技能服务部署 语录类技能模板使用CFC部署技能服务。使用CFC部署技能服务详情请参阅 云CFC 修改CFC函数代码 开发者通过模板创函数以后,可在线编辑函数。
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
针对开放日介绍过的任意一款产品,开发者提出改进议、使用技巧/攻略或者有价值有意思的案例并发表在AI社,将会获得社积分、大脑定制礼品、现金礼品卡等多重奖励。 技术更新、新品上线、开发者现身说法、行业案例详细解读、交流互动社、培养激励措施......首期大脑开放日可谓干货满满。 “人工智能应用的领域可以说无处不在,只要企业、开发者、合作伙伴们能有发现问题的眼睛,就有创新创业的机会。大脑把平台和AI能力开放出来,希望帮助大家快速实现各自领域的业务解决方案,创造全新商业模式,带来更多机遇。”喻友平在现场如是说。
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一个EasyDL
拿1000张片使用EasyDL训练一个像识别模型最快只需要8分钟;拿1000条音频来训练声音分类模型,只需15分钟;使用5000条数据训练文分类模型,也只需8分钟。 由于EasyDL低门槛、高精、更轻快的特点,成为企业快速享受AI红利的首选。 用案例说话:零门槛落 自2018年4月正式发布以来,EasyDL用户量级迅速攀升。 截至2018年12月,EasyDL用户数达到10万,覆盖22个行业,已快速在零售、安防、互联网内容审核、工业质检、医疗、物流等应用落,广泛渗透到各种职业场景和细分生活场景当中。 在EasyDL开发者中,有方电网这类巨头,也有一些中小型企业,他们都能训练最贴合自身业务的深学习模型。 中国方电网公司广东电网公司直属的佛山供电局管辖范围内,输电线路约4500公里,16000余基杆塔单元,线路附近易发生外力破坏的施工点有300余处。
思****来 2018-07-11
重磅:构AIOps的MNIST
为了进行正常数据模和算法效果评估,我们需要获取大量准确的标注数据,通常时数据可以从监控系统中方便获得,标注则需要人工完成。在数据标注过中主要有两类问题: 准确性:标注人员通常对异常认识不清晰,随着标注进的推进,判断标准很容易发生漂移。 标注效率:异常数据占比很小,标注时大量的时间耗费在检查正常数据上,效率较低。 经过一系列调研,我们发现已有的时数据标注工具较少,功能也比较简单,仅提供了趋势展示、异常时段标注、简单参考线(天同比/周同比)等功能,对于解决标注过中的准确性和效率问题帮助有限。 这里,我们给出了一种基于自动异常检测的辅助标注方法:在标注开始前,自动分析疑似异常间,高亮提醒标注人员关注,减少检查正常数据耗费的精力;在标注过中,提供异常间对比功能,协助标注人员认识异常,避免判断标准的漂移,减少标注数据前后矛盾的情况。 时数据标注工具 我们着手研发了一款时数据异常标注工具,辅助标注人员更快更准确进行时数据标注,为正常数据模和异常检测评估提供足量准确的标注数据集。
陶****子 2018-07-09
使用nodejs BOT SDK开发问答类技能模板
', ], }, 其中正确答案“白居易”和“登鹳雀楼”放在第一个位置,但是在给用户出题时,选项的顺会调整。 模板的使用说明: 答案中必须有一个正确答案。 每道题的答案选项可以是3个,4个,5个,选项总数不收限制。 每个题目必须通过选项号来作答,如用户必须说“第一个”、“第二个”,不能使用“是”、“对”、“错”、“不是”等进行回答。 使用模板开发技能的流 请注意,下面的新技能和配置意可以通过在技能平台-- 创技能-- 引用技能-- 导入技能页面导入 http://dbp-cfc.cdn.bcebos.com/download/trivia.zip 实现。 新技能 新技能详情请参阅自定义技能创 配置意配置详情请参阅意、常用表达和槽位 问答技能模板需要创两个意,分别是回答问题意和重新开始问答意。 回答问题意如下所示: 重新开始问答意如下所示: 配置技能服务部署 问答技能模板使用CFC部署技能服务。使用CFC部署技能服务详情请参阅 云CFC 修改CFC函数代码 问答技能模板使用questions.js配置题库。
x****3 2018-07-10
零基础认识深学习——猿人的第一次直立行走
AI的技术很深理论很晦涩,主要是这个行业刚刚发芽还未分层,就像20年前IT工师需要全面掌握技能,现在的小朋友们连字符集都不用关注。 二、关联模型 深学习有两步工作,先要训练生成模型,然后使用模型去推测当前的任务。 比如说我用100万张片标记好这是猫还是狗,AI把片内各个片段的特征提取出来,生成一个猫狗识别模型。然后我们再给这个模型套上接口做成猫狗检测,每给这个一张照片它就能告诉你有多大几率是猫多大几率是狗。 这个识别模型是整个中最关键的部分,可以模糊的认为它就是一个密封黑盒的识别函数。以前我们写都是做if-then-else因果判断,但像特征没有因果关系只看关联,过去的工作经验反而成了新的认知障碍,还不如就将其当做黑盒直接拿来用。 接下来我放一个模型训练和推测的实验步骤截,向大家说明两个问题: 1.需要用客户的现场数据做训练才能出模型,训练模型不是软件外包堆人日就行,很难直接承诺模型训练结果。 2.训练模型的过很繁琐耗时,但并不难以掌握,其工作压力比DBA在线调试SQL小多了,IT工师在AI时代仍有用伍之
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
在传统的运维方式中,由于故障感知判断、流量调决策的复杂性,通常需要人工止损,但人工处理的时效性会影响服务的恢复速,同时人的不可靠性也可能导致问题扩大。 为了解决这类问题,我们针对内外部网络环境设了基于智能流量调的单机房故障自愈能力。结合外网运营商链路监测、内网链路质量监测与业务指标监控构了全方位故障发现能力,基于统一前端(BFE)与名字服务(BNS)实现了智能流量调与自动止损能力。同时,基于实时容量与实时流量调自动止损策略与管控风险,实现了任意单机房故障时业务均可快速自愈的效果。当前此解决方案已覆盖搜索、广告、信息流、贴吧、等众多核心产品的单机房故障自愈场景。 单机房故障频发影响业务可用性 回顾近2年来各大互联网公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。例如: 2015年6月某公司云服务香港IDC节点电力故障崩溃12小时 2016年5月某公司杭州电信接入故障,服务中断小时级别 2017年1月某业务天津机房故障,数小时无法提供服务 2017年6月北京某处机房掉电,多家互联网公司受影响 单机房故障频繁影响业务的可用性并且会给公司带来直接或间接的损失。
1****6 2018-07-10
情感分析
同样,为了得到下文信息,我们可以使用反方向(将输入逆处理)的循环神经网络。结合构深层循环神经网络的方法(深层神经网络往往能得到更抽象和高级的特征表示),我们可以通过构更加强有力的基于LSTM的栈式双向循环神经网络[9],来对时数据进行模。 如4所示(以三层为例),奇数层LSTM正向,偶数层LSTM反向,高一层的LSTM使用低一层LSTM及之前所有层的信息作为输入,对最高层LSTM列使用时间维上的最大化即可得到文的定长向量表示(这一表示充分融合了文的上下文信息,并且对文进行了深层次抽象),最后我们将文表示连接至softmax构分类模型。 4. 栈式双向LSTM用于文分类 数据集介绍 我们以IMDB情感分析数据集为例进行介绍。IMDB数据集的训练集和测试集分别包含25000个已标注过的电影评论。其中,负面评论的得分小于等于4,正面评论的得分大于等于7,满分10分。
1****6 2018-07-10
反向灵测试——如何识别这是不是AI?
现在深学习的概念火到鸡犬升天的步,前同事H哥拿个基于深学习做XX助手的BP让我帮分析一下技术可行性和技术壁垒高。 我用一个周末琢磨出来点门道,我根识别不出这个演示是不是AI,更无法确认这是不是深学习。这就引出了今天的议题,灵测试指的是人类能否别是不是和AI在聊天,那反过来看,我们怎么识别“这个东西”是不是个AI? 首先我为什么说“这个东西”而不是“这个”?因为某些大堂机器人确实背后是人类操控的,相当于你用一个安卓平板和我视频聊天,特别聪明还必须联网的机器人可能就是真人。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”,你可以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更重要。只有支持多层级对话的才是AI智能客服,但现在网店客服也可以混在AI的回答里回答客户啊,熟练客服回信息效率极高,顾客以为面对的是AI反而会少提需求。 虽然深学习常拿自然语言处理举例,但成熟的翻译软件也不用AI。
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