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s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
时间不稳会威胁到的程序健壮性和业务安全性,甚至部程序崩溃的稀里糊涂。 ntpdate只是个命令不是服务,它对远端时源是盲目任;假设一个根NTP服务不稳定,所的服务器获得了错误的时间,虽然现在业务层可以包容异常,不会出现算出负利息或倒扣费的情况,但业务混乱是免不了的。我们就说联机调试布式日志,个节点的时间错可能日志就看不懂了。 NTPD服务做时间调整会减少这类情形,它不是简单的龟速调整时间,而是柔性时间调整策略,让时间线的跃变和调整尽量少影响业务(详情见附录实验);也不会盲目任远端时源,甚至固执的拒绝同步时间。NTPD服务相本机时刻可能不对,但不会忽快忽慢甚至停滞,NTPD通过多次收发包选择权威稳定的时间源,算出双方间的网络延迟,然后才会采新的时刻进行时同步。 五、误解的根源和影响 因为NTPD不盲从其他时间源,让老一辈IT人会留下NTPD不好用、不靠谱的误会。2005年个人测试用虚拟机的时间经常走慢,到2010年虚拟机还要防范时间停滞的Bug。即使你用物理机投入生产,网络延迟仍然不确定,且要观测NTPD同步需要时间。
d****g 2020-08-31
【FAQ】常见问题梳理,不定期更新,详情请戳此贴~
两个问题,第一,会导致手机发热严重(大概十后严重发热,可以用烫来形容,严重时导致手机自动关机),第二,总是提示GPS号弱(纯手机导航不存在此问题,不知道链接车机是不是影响GPS号)
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,后来时候能连上,但是过又掉线了,什么情况,能解决么,这像是百度做的东西吗,别说我的网问题,我其他包括空气净化器手机智能台灯等都没问题,快点解决吧,太失望了
l****m 2018-07-10
词向量(一)
XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小的矩阵,XijXij表示在所语料中,词汇表VV(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出现的词数,|V||V|为词汇表的大小。对XX做矩阵解(如奇异值解,Singular Value Decomposition [5]),得到的UU即视为所词的词向量: X=USVTX=USVT 但这样的传统做法很多问题: 由于很多词没出现,导致矩阵极其稀疏,因此需要对词频做额外处理来达到好的矩阵; 矩阵非常大,维度太高(通常达到106×106106×106的数量级); 需要手动去掉停用词(如although, a,...),不然这些频繁出现的词也会影响矩阵解的。 基于神经网络的模型不需要计算和存储一个在全语料上统计产生的大表,而是通过学习语义息得到词向量,因此能很好地解决以上问题。在本章里,我们将展示基于神经网络训练词向量的细节,以及如何用PaddlePaddle训练一个词向量模型。 展示 本章中,当词向量训练好后,我们可以用数据可视化算法t-SNE[4]画出词语特征在二维上的投影(如下图所示)。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术
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。在 Level3 和 Level4 里定义的细任务,把输入输出具体化。 障碍物检测,包括人、车、石头、树木等。上图是点云输出,下图是图像感知示例。Level3 检测结障碍物,对于 Level4 来说,不仅知道这是车,而且可以将其按大车、小车类,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类,这根据输入的不同划点云类和障碍物中的类。著名例子是红绿灯的识别,你需要判断交通灯的颜色。障碍物检测类,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,也对场景的析,我们点云也用到这个。 我们在图像级别会做类似的割,目的是我们做场景建模和语义化的描述。
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