关于 那里可以买到喷雾迷药【V信;799.196.362】仁 的搜索结果,共1008
l****m 2018-07-10
词向量(一)
XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小的矩阵,XijXij表示在所有语料中,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做矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),得的UU即视为所有词的词向量: X=USVTX=USVT 但这样的传统做法有很多问题: 由于很多词没有出现,导致矩阵极其稀疏,因此需要对词频做额外处理来达好的矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达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分解的效果。 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词向量,因此能很好地解决上问题。在本章,我们将展示基于神经网络训练词向量的细节,及如何用PaddlePaddle训练一个词向量模型。 效果展示 本章中,当词向量训练好后,我们用数据视化算法t-SNE[4]画出词语特征在二维上的投影(如下图所示)。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
一、裸光纤的故事 前几天和朋友聊天,谈一根裸光纤分波分多大的问题。 几个业内好友都明确说一根裸光纤最多跑10G带宽,而于老板明确表示裸光纤任何一个波分(或者不做波分)都跑100G上。 后来我和于老板深究原因,不能几个朋友都骗我或者都蠢,很能前些年光纤波分机自己只能甩出10G口,或运营商租光纤套餐只有10G规格,给大家造成了裸光纤只能跑10G带宽的印象。同样固有的印象是光纤必须从运营商租,而且价格很贵还必须波分设备等等;其实现在企业专线的市场竞争很充分,拉同城裸纤一公也就小几百块钱,而且短距离裸纤也不值得上波分设备,直接对接模块即。 二、NTD是试金石 我对裸光纤是门外汉,但同样的技术误解让我想了NTP,我一直拿ntpd和ntpdate当做初中级系统工程师的试金石,分不清就月薪五千,分得清就八千上(2014年市价)。但很多货真价实的IT专家也在此事上跌倒,我也希望通过聊清楚一层误会,说明高级工程师该少多思考。 NTP是网络时间协议,它是多项传输、计算、加密技术的核心参数。
不****主 2018-07-09
高精地图
另外当车辆遇障碍物时,传感器无法透过障碍物来确定障碍物后面的物体。这时,就需要借助高精地图的帮助了。 即使传感器尚未检测交通号灯,高精地图也将交通号灯的位置提供给软件栈的其余部分,帮助车辆做下一个决策。 另一个好处在于,高精地图帮助传感器缩小检测范围,如高精地图能会告知我们在特定位置寻找停车标志,传感器就集中在该位置检测停车标志,被称为感兴趣区域ROI。ROI帮助我们提高检测精确度和速度,并节约计算资源。 高精地图用于规划 正如定位和感知依赖高精地图样,规划也是如此。高精地图帮助车辆找合适的行车空间,还帮助规划器确定不同的路线选择,来帮助预测模块预测道路上其他车辆将来的位置。 如高精地图帮助车辆识别车道的确切中心线,这样车辆能地靠近中心行驶。在具有低速限制、人行横道或减速带的区域,高精地图使车辆能够提前查看并预先减速。如果前方有障碍物,车辆能需要变道,帮助车辆缩小选择范围,便选择最佳方案。
我****9 2020-08-29
还在等更新?别克、雪佛兰车型连接不了Carlife的车主看过来
威朗2019款升级吗?升级程序在哪下载  
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
么 ,感知系统开放模块怎么做? 点云感知。开放了 LiDAR 点云检测,判断点云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,毫秒级感知。 高精地图。先当前的激光雷达作为坐标系核心,把地图中的点投坐标系。然后建立快速的表格,根据感知的距离扩大坐标区域。之后对俯视图进行网格化,网格化参数在 Apollo 进行配置。最后输送给障碍物检测。 障碍物检测。分为特征抽取、点云检测、点云聚类、后处理、闭包提取。特征抽取,就是建立一个网格,每一个网格提取的息对应一个值,每一个网格都有一个特征,拼接形成一张图;点云聚类,是用的网格做结果预测;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息匹配,得出新障碍物列表。并且输出下一帧什么速度怎样行驶,得出列表。 视觉感知。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
窃取用户数据指的是监守者自盗后自用,要是泄露给第三方是安全事故直接报警抓人,但平台方自用用户数据很难抓现行。云存储大都是多媒体数据,谁敢盗播打官司就好;日志文件加密了就用不了云端大数据分析了,但不挂个人息的基因测序样本被偷了也不怕。如果客户真的特别害怕丢数据,云平台确实没手段能自证清白,谁偷过用户数据只能听业内风闻。 真正让用户头疼的是平台方会根据计费日志估算你的业务规模,就像小区保安总共能看你何时出门一样。据不靠传闻,某厂商本来能拿某云厂商母公司数亿美元投资,自吹数据量有数PB,该司投资部去调了一下他们的消费金额就取消投资了。单一个消费总金额就这么麻烦,访问日志看文件数量、用户规模分布和大致的动作类型,一个新兴企业最好还是把业务分散在两个厂商,毕竟他们两家不能核对你的账单。 最后一条就是有些领先大厂直接压制,故意做技术无关的不兼容、甚至拒绝服务、甚至从其他层面正面打压业务。这就不举例了,太明显针对单一厂商。如果只是技术不兼容算和其他云平台恶意竞争,如果了云平台明抢客户自身业务的阶段,技术采购决策人请把风险告知公司决策层,该妥协还是硬扛不是你的职责范围。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
不同硬件同一个版本的vmlinuz内核hash值是相同的,因为驱动息放在initrd*.img。Initrd*.img是一个精简但带了所有驱动的linux镜像,一般系统安装完之后自动生成,也事后手动生成。 曾经某偏门软件推荐用集成镜像安装,装完了就是起不来,我把同内核版本、同硬件配置的init*.img替换后系统就正常启动。 Kernel加载了所有驱动后就会卸载initrd*.img,早期linux版本在系统启动过程中还能看很多“umount filesystem”的提示,不是卸载正式文件系统,而是卸载了initrd*.img这个你系统, 6.Init进程启动,服务正式启动。 从看“Welcome use CentOS”的彩色欢迎文字开始,init服务已经启动了。 在这之前的启动过程也就读取BIOS/MBR/GRUB和/boot分区,现在终于开始读/etc目录的配置文件了。 首先被读取的是/etc/fstab,各个磁盘都挂载就位。这个文件注释很简单但水很深,我们该用标签还是UUID来标识磁盘,文件系统自检功能要不要开,这都聊好几个小时。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪来?
干货概览 在计算机程序或者服务的层次上,我们来试着分析前面提的几个问题。 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.我从哪来? 服务的上游有哪些,不同的上游流量如何分配? 3.我往哪去? 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? 在百度的运维实践中,我们只需“BNS”就获得想要的答案。 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,我们就获取这个服务的相关息 ,这些息包括:服务在机器上部署息(机器IP,部署路径,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资源息的一个映射关系。
h****l 2018-07-09
大数据时代下的隐私保护(二)
么,一群用户的某一些属性,认为不是隐私。我们拿刚才的例子来看,针对小明 这个单个用户,“购偏好”和“居住地址”就是隐私。如果公开的数据说住在五道口 的小明爱电子产品,么这显然就是隐私泄漏了。但是如果数据中只包含一个区域的 人的购偏好,就没有泄露用户隐私。如果进一步讲,大家都知道小明住在海淀区五道 口,么是不是小明就爱点此产品了呢?这种情况算不算事隐私泄漏呢?答案是不 算,因为大家只是通过这个趋势推测,数据并不显示小明一定爱电子产品。 所,从隐私保护的角度来说,隐私是针对单个用户的概念,公开群体用户的息不算 是隐私泄漏,但是如果能从数据中能准确推测出个体的息,么就算是隐私泄漏。 隐私保护的方法 从息时代开始,关于隐私保护的研究就开始了。随着数据不断地增长,人们对隐私越 来越重视。我们在讨论隐私保护的时候包括两种情况。 第一种是公司为了学术研究和数据交流开放用户数据,学术机构或者个人向数据库 发起查询请求,公司返回对应的数据时需要保证用户的隐私。
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(大概十几分钟后严重发热,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)
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
在最近的十年,移动互联网兴起,便捷的通、打车、外卖、电子支付等功能层出不穷,所有面向个人消费者的行业都在加速互联网化;未来十年,计算机技术将深刻影响工业生产领域。这时问题出现了,我们需要上千万名工程师吗,我们有这么多工程师吗? 历史总是惊人相似的轮回,在国家决策层面,云计算是个和能源、金融相提并论的领域。 第一次工业革命开始时,每一个矿山都安装各自的蒸汽机;第二次工业革命开始时,每一个工厂都要重点解决电力等能源问题;息技术革命开始时每个公司都要有计算机工程师。但百川终海,发动机能统一标准,电力能源能集中供应,云计算平台实现计算机技术的标准化,凭借规模效应降低服务成本,让客户直接付费购息技术服务,极大减少了客户的人力投入及衍生的时间和管理成本。 息技术革命的核心工作是息的存储和处理,最重要的资源是数据。客户的数据放在云平台就像资金放在银行一样,银行根据储户的流水评估用,央行对货币进行宏观调控,云平台一样对用户息进行评估计算,甚至国家层面进行宏观管理调控。
TOP