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xviz开发深层理解(一看就懂的小白理解模式)

在某种程度上,你可以将XVIZ看作是一个专门为大规模、时间序列的3D数据设计的“HTTP”,它就像是数据交换的通信协议。,deck.gl就会监听这个数据流,并在新的数据到达时进行更新。当XVIZ服务端生成新的数据并将其发送到客户端时,底层的WebSocket连接或其他类型的数据接口会接收这些数据,并触发一个事件。,deck.gl框架会处理剩余的工作,包括从正确的流中获取数据,并应用你定义的访问器函

#自动驾驶
向量数据库

通过对向量数据的操作,包括元素级算术和聚合,RedisVector 为处理向量提供了一个多功能环境,适用于处理和分析高维向量数据的机器学习应用,从而能够创建定制的推荐系统和基于相似性的准确搜索。向量数据库的主要优点是,它允许基于数据的向量距离或相似性进行快速准确的相似性搜索和检索。遗憾的是,这种方式无法进行混合检索。在向量检索的基础上,Milvus 支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、标量

#数据库
自动驾驶定位系统-Global Navigation Satellite Systems (GNSS)

自动驾驶定位系统-Global Navigation Satellite Systems (GNSS)高精度全局定位系统本质上可以看做一个级联的定位系统,先通过GNSS系统提供一个可能的位置范围,再利用激光雷达(Lidar)系统、视觉定位系统等方法进行局部环境的搜索匹配,从而实现厘米级的定位精度。由于需要由GNSS为高精度定位系统提供全局唯一的位置初值和误差范围,所以它在自动驾驶系统中的作用至关重

两万字简述自动驾驶决策规划常用算法

对于已经在OpenList中的4个格子,我们以它上面的格子S[2][2]举例,从起点A经由格子S[3][2]到达格子S[2][2]的G值为20(10+10)大于从起点A直接沿对角线到达格子S[2][2]的G值14。与PRM相同的是两者都是基于随机采样的算法,不同的是PRM最终生成的是一个无向图,而RRT生成的是一个随机树。对于图6所示的有向图,V可以表示为{A,B,C,D,E,F,G},E可以表示

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#自动驾驶#算法#人工智能
记一次解决谷歌浏览器Google Chrome Helper占用过高cpu问题

1. 问题现象有时候发现mac风扇响的厉害,于是我检查了mac系统的活动监视器,发现Google Chrome Helper占用99%的CPU。通常来说Chrome如果占用过高的内存,这并不是什么问题,毕竟Chrome的性能以及易用性是建立在占用很多内存的基础上的。但是无论什么程序,持续的占用超过80%的cpu,都是极不正常的。大多数程序都是占用维持在低于10%的CPU。活动监视器指出...

ODPS简介

初识ODPSODPS是分布式的海量数据处理平台,提供了丰富的数据处理功能和灵活的编程框架,主要的功能组件有如下几个。Tunnel服务:数据进出ODPS的唯一通道,提供高并发、高吞吐量的数据上传和下载服务。SQL:基于SQL92并进行了本地化扩展,可用于构建大规模数据仓库和企业BI系统,是应用最为广泛的一类服务。DAG编程模型:类似Hadoop MapReduce,相对SQL

Daemon 线程

Java将线程分为User线程和Daemon线程两种。其中Daemon thread即守护线程。1.所谓守护线程就是运行在程序后台的线程,程序的主线程Main(比方java程序一开始启动时创建的那个线程)不会是守护线程   2.Daemon thread在Java里面的定义是,如果虚拟机中只有Daemon thread 在运行,则虚拟机退出。   通常Daemon线程用来为User

SLA(服务等级协议):可用性、准确性、系统容量和延迟

在硅谷一线大厂所维护的系统服务中,我们经常可以看见SLA这样的承诺。例如,在谷歌的云计算服务平台Google Cloud Platform中,他们会写着“99.9% Availability”这样的承诺。那什么是“99.9% Availability”呢?要理解这个承诺是什么意思,首先,你需要了解到底什么是SLA?SLA(Service-Level Agreement),也就是服务等级协议,指的是

并行计算与分布式计算

并行计算、分布式计算以及网格计算和云计算都是属于高性能计算(HPC)的范畴,主要目的在于对大数据的分析与处理,但它们却存在很多差异。我们需要了解两者的原理、特点和运用的场合,对云计算的了解大有裨益。之所以将两种计算技术放在一起,是因为这两种计算具有共同的特点,都是运用并行来获得更高性能计算,把大任务分为N个小任务。但两者还是有区别的,关于两者的区别在后面有介绍。并行计算1、并行计算概念并行计算(P

#大数据
到底了