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h****l 2018-07-09
如何在模块中添加一个器?
简介 器为每个障碍物生成轨迹。在这里,假设我们想给我们的车辆增加一个新的器,用于其他类型的障碍。 添加器的步骤 如下步骤将会指导您在器中添加一个 NewPredictor: 定义一个继承基类 Predictor 的类 实现新类 NewPredictor 在 prediction_conf.proto中添加一个新的器类型 更新 prediction_conf 更新器管理器(Predictor manager) 下面让我们用上面的方法来添加新的器。
l****m 2018-07-10
五年前的言——2012年云算时代的运维职展望
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,做和算机无关的工作;选这条路的人一部分是自己有大觉悟或巧机缘,但另一部分人是真的适应不了环境变化,希望各不要被淘汰掉。 最后总结一下,云算是不可阻挡的历史趋势,它还给了运维五到十年的时间修正自己的职场规,我们可以顺势而为也可以激流勇进,但不可得随波逐流最终。 天行健,君子自强不息。
沙****杀 2018-07-09
如何在模块中添加新评估器?
简介 评估器通应用训练的深度学习模型生成特征(来自障碍物和当前车辆的原始信息)以获得模型输出。 添加评估器的步骤 请按照下面的步骤添加名称为NewEvaluator的评估器: 在proto中添加一个字段 声明一个从Evaluator类继承的类NewEvaluator 实现类NewEvaluator 更新配置 更新评估器管理 下面让我们用上面的方法来添加新的评估器。 一、声明一个从Evaluator类继承的类 NewEvaluator modules/prediction/evaluator/vehicle目录下新建文件new_evaluator.h。
不****主 2018-07-09
高精地图
摄像机、激光雷达、雷达探物体的能力,在超一定距离后都会受到限制。在恶劣的天气条件下或在夜间,传感器识别障碍物的能力可能会受到进一步限制。另外当车辆遇到障碍物时,传感器无法透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。 即使传感器尚未检到交通信号灯,高精地图也可以将交通信号灯的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,高精地图可帮助传感器缩小检范围,如高精地图可能会告知我们在特定置寻找停车标志,传感器就可以集中在该置检停车标志,被称为感兴趣区域ROI。ROI可帮助我们提高检精确度和速度,并节约算资源。 高精地图用于规 正如定和感知依赖高精地图那样,规也是如此。高精地图可帮助车辆找到合适的行车空间,还可以帮助规器确定不同的路线选择,来帮助模块道路上其他车辆将来的置。 如高精地图可帮助车辆识别车道的确切中心线,这样车辆可以尽可能地靠近中心行驶。在具有低速限制、人行横道或减速带的区域,高精地图可以使车辆能够提前查看并先减速。如果前方有障碍物,车辆可能需要变道,可帮助车辆缩小选择范围,以便选择最佳方案。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,百度缘何备受关注?
LiDAR系统一般可以分为三部分,分别是激光发射器,发出波长为600nm到1000nm的激光射线;扫描与光学部件主要用于收集反射点距离与该点发生的时间和水平角度(Azimuth);感光部件主要检返回光的强度。 高精度地图算架构 (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 整体程可以简单描述为,陀螺仪(IMU)及轮距器 (Wheel Odometer)可以高频率地给出当前车辆的,但由于其精确度原因,置可能会有一定程度的偏差。 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置,然后根据当前的准确置与激光雷达的扫描数据,把新数据加入地图中。 如果探究具体的实践程,其实可以参照下面的关系式: (图片来源于文章《高精地图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为方程最新扫描点的置与反光度,m为扫描到的点在地图中的置,x代表无人车当前置。 这个方程的目的是通最小化J求出量点在地图中的准确置。
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 百度大脑AI Studio重磅推出算力支持
“提供总1亿元免费算力,助力开发者成功”——百度大脑AI Studio 大数据、大模型、大算力是深度学习发展的必备因素,算力的重要性不言而喻。4月23日,首届 WAVE SUMMIT 2019深度学习开发者峰会,百度一站式开发平台 AI Studio 重磅推出算力支持:豪掷1亿元免费算力,为普通开发者破除算力桎梏。 百度大脑AI Studio 百度大脑AI Studio是集合AI教程、代码环境、算法算力、数据集和比赛的一站式学习、开发、交流平台。该平台旨在帮助开发者迅速掌握AI开发知识,并熟悉模型创建,训练及部署的全程。 百度大脑AI Studio中,项目有两个模式::一人一卡(单机)和远程集群模式。 其中一人一卡模式的配置此前以CPU为主。为了解决该模式下性能不足的问题,百度大脑AI Studio准备了大量的Tesla V100训练卡和相关资源,总价值1亿人民币。 Tesla V100训练卡是当前性能最好的工业级训练卡之一。根据英伟达的说明, 该GPU的性能是单核CPU的47倍。此举将普惠百度大脑AI Studio用户,破除用户的算力困境。
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