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C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,百度缘何备受关注?
集车队总量达280台,其中具备高精度地图集能力的车辆约40多台,单车设备成本在100万人民币左右,自动化处理程度可以超过 90%。 地图的数据理与更新问题 关于地图数据的理,自动驾驶领域专家刘少山等专家表示,无人车使用的高精地图是2D格,数据要由激雷达提供。 由于激雷达的精度大约是5厘米,所以地图的最高精度可以达到每个格5×5厘米,在如此高倍的精度下,如何有效理数据是很“麻烦”的一件事儿。 一般情况下,激雷达可覆盖方圆100米范围,假设每个反强度可以用一个字节记录,那么每次激雷达扫描后就可产生4MB数据。 但是这种扫描会涵盖公路旁边的树木及房屋等,实际上无人车行驶并不需要这些,只需记录公路表面的数据,数据过滤就成为关键一步。 过滤数据中,常可以使用无损压缩算法,例如LASzip,有望达到超过10倍的压缩率。经过这些处理,常1TB硬盘就可以存下全国超过10万公里的高精地图数据。 关于地图数据的更新频率,可能与自动化剩下的10%左右的工作量有关系。这个具体频率目前还暂未确定,但大概要按照天级别的维度来更新。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
它屏蔽了云服务底层繁杂的控逻辑,提供简化接口给上层系统NoahEE调用,使上层系统更好更快地释放价值。 Q这么优秀的系统到底是如何实现的呢? AHALO系统从架构,分为Master端和Agent端。 Master端要做复杂的任务调度和控逻辑,并且所有功能都是模块化设计,用户可以根据自己的需求定制安装,包括虚拟化容器理,应用包理、部署、扩缩容、拓扑搭建和保活,集群控制等。 Agent端则以简单为原则,弱化繁琐功能,仅作为任务的执行器,其中的supervisor组件,结合父子双进程原理,做到自升级和自保活,把云运维人员的工作量降到最低。 整个系统的工作流程也十分简洁优雅!Agent过定期心跳的方式,与Master进行信,在心跳发包中发送本机状态信息,在心跳回包中获取Master期望的本机状态plan,并把期望plan与本地实际plan进行对比,针对有差异的地方做相应修改,使二者保持一致,从而保证集群中所有机器最终状态一致。 总之一句话,一朝HALO在手,从此不用发愁。所有运维需求,直接调用接口。
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