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金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
结 语 为了防止大规模集被破坏,为了保护集世界的安全,贯彻高效和简单的运维理念,这就是我们新一代的基础设施管理引擎HALO。 亲爱的读者如果你看到这,恭喜你在有意义的事上花费不止1。来都来了,不妨看个硬广再~ 在全行业拥抱上的大背景下,如果您的企业在各类场景中存在痛点或困境,欢迎到“阅读原文”了和联系试用我们的智能运维产品,其中除了有重磅企业级运维平台NoahEE,更有我们在智能运维领域的实践和探索! 后的后,如果本文能让你1秒,请评论,点赞,好看,收藏,转发,打赏!祝全家不脱发!
C****X 2018-07-10
雄逐“”,百度缘何备受关注?
为了纠正这些偏差,可以使用传感器融合技术(比如使用Kalman Filter) 结合GPS与激光雷达(LiDAR)的数据算出当前无人车的准确位置,然后根据当前的准确位置与激光雷达的扫描数据,把新数据加入地中。 如果探究具体的实践过程,其实可以参照下面的关系式: (片来源于文章《高精地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为方程预测新扫描点的位置与反光度,m为扫描到的点在地中的位置,x代表无人车当前位置。 这个方程的目的是通过小化J求出测量点在地中的准确位置。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,再求出测量点在地中的准确位置m。 百度的高精度地如何制作而成? 百度将高精度地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+后处理。 首先登场的是Velodyne提供的32线激光雷达,主要负责采集点数据,其中激光雷达在车顶需要呈现一定的放置角度,为的是尽可能多的采集道路信息而非天空信息,避免误采。 摄像头主要负责采集前方道路影像,一般每秒拍摄 7-10 张照片。
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百度EasyDL
拿1000张片使用百度EasyDL训练一个像识别模型只需要8;拿1000条音频来训练声音类模型,只需15;使用5000条数据训练文本类模型,也只需8。 由于百度EasyDL低门槛、高精度、更轻的特点,成为企业速享受AI红利的首选。 用案例说话:零门槛落地 自2018年4月正式发布以来,百度EasyDL用户量级迅速攀升。 截至2018年12月,百度EasyDL用户数达到10万,覆盖22个行业,已速在零售、安防、互联网内容审核、工业质检、医疗、物流等应用落地,广泛渗透到各种职业场景和细生活场景当中。 在百度EasyDL开发者中,有方电网这类巨头,也有一些中小型企业,他们都能训练贴合自身业务的深度学习模型。 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,线路附易发生外力破坏的施工点有300余处。
不****主 2018-07-09
高精地
数据采集是一项庞大的密集型任务,300辆Apollo测试车辆负责收集用于制作地的源数据,以便确保每次道路发生改变时,地均会得到速更新。测试车辆使用了多种传感器,如GPS、IMU、激光雷达、摄像机。Apollo定义了一个硬件框架,将这些传感器集成到单个自主系统中,通过支持多种类的传感器,Apollo收集各类数据将这些数据融合,终生成高精度地。 数据处理指的是Apollo如何对收集到的数据进行整理、类和精简,以获得没有任何语义信息或注的初始地模板。 对于对象检测,Apollo使用人工智能来检测静态对象并对其进行类,其中包括车道线、交通标志、甚至是电线杆,手动验证可确保自动地创建过程正确进行并及时发现问题。Apollo使手动验证团队能够高效标记和编辑地,在经过数据采集、数据处理、对象检测、手动验证之后,高精地才能发布。 除高精地外,Apollo还发布了采用自上而下视的相应定位地、三维点。 在构建和更新地的过程中,Apollo使用众包向公众发布其数据采集工具,以便任何人都可以参与制作高精度地的任务,这加了高精地制作和维护的过程。
好****生 2020-08-28
小度提示:网络好像断开了!
从六月开始就突然连不上了,然后重新连也提示联网失败,后来有时候能连上,但是过几又掉线了,什么情况,能决么,这像是百度做的东西吗,别说我的网有问题,我其他包括空气净化器手机智能台灯等都没有问题,决吧,太失望了
小****君 2018-07-11
落地--谈IT就业趋
前言时造英雄计算是一场改变IT业界生态的大潮,对IT从业人员的影响是值得深度析的;而IT从业人员因个人意志和体盲从对计算行业的影响,也是必须深度思考的。IT从业人员并不是简单的整体,在本文中为三大类别:基础操作工:各种做基础零碎杂活的人,比如说打网线的、标数据的、洗日志的、黑盒测试的,他们占IT圈总人数的30%。业务工程师:各类贴中台业务逻辑和前台交互展示的工程师,这个体不用举例,占IT总人数的60%。IT支撑精英:不做业务逻辑和杂活,专注于后台资源对业务的支撑能力做开创、优化和调试,比如高级网络/运维/DBA和各种(存储/系统/应用/数据)实职架构师,他们占IT圈总人数的10%。第一.好风频借力,送我上青在移动互联网兴起之后,三类IT人无论薪资还是从业规模都增长了2-3倍,整个社会对IT行业的印象都发生了变化。过去是IT男是婚恋市场的备胎屌丝接盘侠,现在已经成为有钱又理性的香饽饽,IT女也不在是稀有吉祥物,整个社会都开始正视庞大和富裕的IT体,理工科佳转行对象不是金融而是搞计算机。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年计算时代的运维职位展望
生产领域的公司因为运维涉及到实实在在的钱,所以运维人员待遇高(都是专有技术难培养)、做的事情少(自发做事多了会出错,不如找厂商技术支持),只是跳槽的难度比通用运维要大一些(都是专有技术不通用) 4、彻底转型,做和计算机无关的工作;选这条路的人一部是自己有大觉悟或巧机缘,但另一部人是真的适应不了环境变化,希望各位不要被淘汰掉。 后总结一下,计算是不可阻挡的历史趋,它还给了运维五到年的时间去修正自己的职场规划,我们可以顺而为也可以激流勇进,但不可得过且过随波逐流终。 天行健,君子自强不息。
c****i 2018-07-11
付费拨见日--咨询可行性
按照中国国情,IT项目卖资源容易冲营收,卖软件就很难证明价值,而卖人力是难卖出钱的。长稳定外包的低端码农,终用户一般是掏月薪1.5-3倍的管理费,报给客户的单人日成本从1000-4000不止;短外包的高级专家,单人日报价低于一万二,每人月管理费低于二万,客户会觉得你找了个假专家。 咨询人力支出,按照一个专家百万年薪来算,他支撑三五个项目就收支平衡了;这种业务开展起来,实际开销的大头在营销宣传。因为我们IT圈隔行如隔山,又有文人相轻的习惯,只有细领域的名人,好多还是只能做技能科普的水货,根本没有全IT行业和在行业外影响力的领袖。做咨询要比做计算更疯狂的搞品牌和专家的宣传,以我对市场宣传体系的了,这一块成本是难预估和简单消化下去的。 此外还有销售等方面的暗成本,就不展开谈了。 5.和售前的区别 厂商肯定意将售前和咨询混淆,目的就是为了把自己包装的高大上,好继续贩售梦想。但前文我就说过两者的区别,现在再回顾一下。 咨询师的工作是IT决策选型,决策结果可能是不上甚至放弃该项目,提出技术标准是考核所有厂商;售前的工作是卖出自家产品。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术
后,说明了三种传感器融合效果是好的。 那么 ,感知系统开放模块怎么做? 点感知。开放了 LiDAR 点检测,可以判断点里的每个点是否为障碍物,障碍物的类型是什么。 感知框架。用的是深度学习,它可以做到精准检测和识别。而深度学习非常耗费计算量。需要依靠搭建的车载智能系统,来支撑深度学习模型,以达到毫秒级感知。 高精地。先以当前的激光雷达作为坐标系核心,把地中的点投到坐标系里。然后建立速的表格,根据感知的距离扩大坐标区域。之后对俯视进行网格化,网格化参数可以在 Apollo 进行配置。后输送给障碍物检测。 障碍物检测。为特征抽取、点检测、点聚类、后处理、闭包提取。特征抽取,就是建立一个网格,每一个网格提取的信息对应一个值,每一个网格都有一个特征,拼接形成一张;点聚类,是用可信的网格做结果预测;后处理,是由于预测不准,对障碍物的判断会存在误差,所以要通过后处理来精确障碍物。闭包提取,是据朝向补全障碍物的形状。 障碍物跟踪。与障碍物检测相结合,检测结果和历史障碍物进行信息匹配,得出新障碍物列表。并且输出下一帧以什么速度怎样行驶,得出列表。 视觉感知。
1****9 2018-07-11
【强出击】第二百度大脑体验师来袭
【视觉方向】人脸与人体识别、车辆析、像识别、像处理、OCR都有重磅升级! (1)人脸与人体识别 新能力——人脸融合,对两张人脸进行融合处理,生成同时具备两张人脸的外貌特征的人脸像。 立即体验人脸融合:http://ai.baidu.com/tech/face/merge 新升级——人像割和手识别,人像割模型IoU95%以上,手识别可以识别手部的21个关键点。 立即体验人像割:http://ai.baidu.com/tech/body/seg 立即体验手识别:http://ai.baidu.com/tech/body/gesture (2)车辆析 新能力——车辆属性识别开启邀测,在交通监控方向可以进行特定车辆的定位和追踪,为析预警提供多维度参考依据。 立即体验车辆属性识别:http://ai.baidu.com/tech/vehicle/attr 新能力——车辆外观损伤识别,针对常见小汽车车型,识别车辆外观受损部件及损伤类型,可识别数种车辆部件、五大类外观损伤。
s****d 2018-07-11
亿元级用户
1.上目的析 大型用户上的宏观目的和普通用户类似,但多角色多部门的利益诉求非常复杂。 降低成本:客户直观的诉求,或者削减IT预算,或者同等预算下支撑更多的服务;其他客户诉求都难以清晰描述,唯独成本可以看发票和合同。 明确责任:客户不想承担各个IT系统的衔接和选型责任,相比软件厂商和系统集成商,厂商的责任覆盖范围会更广泛一些。 收拢数据:上本身并不碰业务数据,但上是很好明确业务数据存储位置的机会,上业务改造是规范数据结构的理由。 求新变:企业客户在气如虹时要居安思危,在困境危难之中穷极思变,IT技术是企业的潜在增长点甚至退路。 本文讨论的是有模糊度和利润空间的计算项目,CDN和IDC资源可以用做计收载体,但不能做为上目的析。亿元以上的服务器、CDN的订单很多但既无技巧也无利润,这些资源厂商也在跟厂商学习如何包装项目。 2.客户角色利益析 大企业多角色之间的利益诉求不同,所以表现形式也不同。我将客户三大角色列出来讨论,销售-售前-项目经理铁三角组合明确客户的诉求,才更好游刃有余的服务客户。
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
AI落地的乘法效应 AI技术的发展,终还是要落实到我们的生活中。在我们触手可及的各个角落中都有百度大脑加持的智能产品。首开放日着重介绍了开发者询问较多的市政、物流、教育三个领域的落地案例。 比如百度EasyDL与形科技打造的智能垃圾桶已成功地落地海淀公园,可以对7种常见垃圾自动类,后还可以通过增加训练数据识别更多种类;在和德邦物流的合作中,为用户免去了自行填写信息的麻烦,使用定制词法递申请,一秒拆姓名、电话、住址等信息;更具科研意义的还有百度EasyDL与中科院在珍稀鸟类识别项目上展开的合作,在传统类学日渐没落的今天,百度EasyDL可以利用强大的像识别技术协助专家们对动植物标本、照片进行速鉴定,目前中科院使用EasyDL训练对超过12万幅片进行析,目前在700多种鸟类模top5上的识别准确率达到93.89%,非雀形目鸟类模型top5准确率达到95.79%,满足上线服务要求。 与卓繁信息的合作,百度大脑还打造了“AI便民”的新型无人值守受理站。
M****点 2018-07-10
中国计算现状——产品篇
Serverless的务实之处在于要求程序为自己进行改造,其他强调按需付费的计算服务只是放资源的小把戏,Serverless才是真正的计算能力集装箱,未来计算场景下的CDN。 三、SaaS产品 其实SaaS产品和狭义的计算没一毛钱关系,广义的计算连设备租赁和人员外包都能算进去吹水框架,自然也给SaaS预留了位置。 SaaS产品已经出现并流行了几二年了, OA/ERP/CRM/邮箱/模板建站等等SaaS服务都是比各位读者从业年龄还长的老古董,新流行的各种在线办公、协作、通话、众测等SaaS产品也不依赖服务器,这些应用上公网服务和之前内网服务区别并不大,用物理机和虚拟机区别也不大。 狭义的计算是企业服务,目标用户的是企业IT技术人员,而SaaS的目标用户和IT人员只在Helpdesk时有关联。 从这一点来看,这些SaaS服务只是平台的普通用户,和游戏、网站、APP、没有区别。只要SaaS服务没自建IaaS和PaaS的技术能力和意,那他们就是客户而非友商。
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