在机器学习和模式识别领域，评估样本间的相似性是一项基本而关键的任务。余弦相似度损失（Cosine Similarity Loss）作为一种衡量向量间相似度的损失函数，在深度学习中被广泛用于相似性度量问题。本文将详细介绍余弦相似度损失的背景、计算方法、使用场景、代码实现及总结。**余弦相似度是两个向量的夹角的余弦值，用于衡量它们的方向相似度，而不考虑它们的幅度。**在自然语言处理、图像检索和推荐系统

自动驾驶技术的三大核心环节分别是感知、决策和控制，而感知是所有自动驾驶操作的基础。通过感知周围环境，自动驾驶汽车能够准确判断路况、障碍物及其他动态信息。而激光雷达（LiDAR，Light Detection And Ranging）作为感知系统中的重要传感器，能够提供高精度的环境信息。自动驾驶汽车的感知传感器包括摄像头、毫米波雷达和激光雷达。其中，激光雷达因其高分辨率和精确的距离测量能力，广泛应用

LDW功能通过车载摄像头或传感器，实时监测车辆与车道线的相对位置。当系统检测到车辆偏离车道时，会通过声音、震动或视觉警示来提醒驾驶员。这项功能不仅能够有效避免因疲劳驾驶或注意力分散而导致的交通事故，还能帮助驾驶员在复杂路况中保持良好的车道控制。自动驾驶系统研发系列—全面解析智能驾驶的车道偏离预警（LDW）功能：从定义到实际应用。

3D 车道线检测是自动驾驶中的一个基础但具有挑战性的任务。最近的进展主要依赖于从前视图图像特征和相机参数构建的结构化 3D 代理（例如鸟瞰图）。然而，单目图像中的深度模糊不可避免地导致构建的代理特征图与原始图像之间的错位，这对准确的车道线检测提出了巨大挑战。为了解决上述问题，我们提出了一种新的 LATR 模型，这是一种端到端的 3D 车道检测器，使用 3D 感知的前视图特征而不依赖于视图变换表示。

随着智能驾驶技术的不断发展，车辆安全性能得到了极大提升，各类辅助系统的应用有效地减少了驾驶员在复杂路况下的操作压力。其中，低速紧急制动辅助系统（Maneuver Emergency Brake Assistant System，MEB）作为智能驾驶中的一项重要安全功能，旨在帮助驾驶员在低速行驶时避免潜在的碰撞风险，特别是在停车场或拥堵路段等复杂环境中发挥了至关重要的作用。

生成对抗网络（GANs）作为深度学习中的一大突破，其核心机制是通过对抗性训练生成逼真的数据。Adversarial Loss，即对抗性损失，是GANs中用于训练判别器，以区分真实数据与生成数据的关键技术。本文将详细介绍Adversarial Loss的背景、计算公式、使用场景、代码实现及总结。生成对抗网络（GANs）由Goodfellow等人于2014年提出，它包含两个关键组件：生成器（Gener

跟车车距控制功能是ACC中的一项重要子功能。它允许驾驶员在道路行驶过程中，通过拨动车距控制拨片或旋钮来设置与前车的跟车时距。设定后，车辆会根据设定的时距自动调节车速，以保持与前车的安全距离。ACC系统提供5个预设的跟车时距，范围从1秒到1.8秒（校准值）。在重新激活ACC功能时，系统会默认选择驾驶员上次选定的跟车时距。

在深度学习的世界里，损失函数犹如一把尺子，衡量着模型预测与实际结果之间的差距。均方误差损失（Mean Squared Error Loss，简称MSE Loss）作为回归问题中的常见损失函数，以其简单直观的特点，广泛应用于各种预测任务。本文将带您深入了解MSE Loss的背景、计算方法、使用场景以及如何在实际代码中应用它。在机器学习中，损失函数是衡量模型性能的关键指标，它反映了模型预测值与真实值之

随着自动驾驶技术的不断发展，摄像头作为自动驾驶系统的核心感知传感器之一，发挥着至关重要的作用。它帮助自动驾驶车辆“看到”周围环境，识别行人、车辆、道路标志等信息。本文将详细介绍自动驾驶摄像头的工作原理、分类、关键技术指标及应用场景等内容，旨在为读者提供深入的了解和选型参考。自动驾驶技术的核心在于车辆对环境的实时感知和分析。摄像头作为其中的重要传感器，与激光雷达、毫米波雷达等其他传感器共同协作，构成

在数据分析领域，我们经常遇到需要比较多个相关样本均值的场景。当数据不符合正态分布或方差齐性时，传统的方差分析（ANOVA）就不再适用。这时，非参数统计方法就显得尤为重要，其中弗里德曼检验（Friedman test）就是一种用于多个相关样本比较的非参数检验方法。弗里德曼检验作为一种强大的非参数统计工具，为我们提供了一种在不满足传统参数检验条件下分析数据的方法。它简单、易于实现，并且可以提供关于数据