写在前面&&笔者的个人理解目前在自动驾驶领域中，一辆自驾汽车会配备多种传感器，如：激光雷达传感器采集点云数据、相机传感器采集图像数据等。由于激光雷达传感器可以更加准确的获取待检测物体的几何和位置信息，所以基于点云的感知算法模型在快速的迭代和发展当中。目前主流的基于点云的感知算法主要分成以下两大类。一类是基于Voxel-based的感知算法，如经典的SECOND、VoxelNet等算法。Voxel-based的算法模型首先会将输入的点云数据转换成3D的体素结构表示，然后利用3D的卷积算法模型实现后续的特征提取，将提取后的3D特征送入到后续的模块当中。另外一类是基于Pillar-based的感知算
引入在当今数据驱动的时代，高效的数据采集是实现成功数据科学项目的关键。数据采集不仅涉及到数据的获取，还包括数据的清洗、转换、存储和分析等多个环节。Twitter作为全球最大的社交媒体平台之一，蕴含着丰富的信息和海量的多媒体内容，是数据采集的重要来源之一。本文将带领读者深入了解如何使用Axios库构建一个强大的Twitter视频下载器，为数据采集技能迈出重要一步。背景介绍Twitter上的视频内容丰富多样，涵盖了新闻、娱乐、教育、体育等各个领域。这些视频内容对于数据科学家来说，是一种有价值的数据形式，可以用于进行内容分析、情感分析、话题挖掘、事件检测等多种任务。然而，Twitter标准API并没
本文针对测试部效率提升测试工具开发、管理、维护暴露出来的问题的一些思考以及一些个人改进观点。写在前面 本文提到的效率提升测试工具不是指的部门中固有的自动化测试工具，这里提到的测试工具统一指测试人员在工作之余自主开发用于期望替代重复、繁琐、耗时的手工操作的测试工具，开发的目的是希望提升测试工作效率。不是针对专业工具开发部门团队的测试工具。测试工具管理暴露的问题 总体来说，测试内部发布的用于效率提升的测试工具整体质量不高，工具功能、性能、易用性、可维护性质量都不高。大部分测试工具通常都是谁开发的谁用的比较顺手，工具推广度不高。并没有真正让部门其他测试人员效率得到提升。针对这些问题简单调研了一下身边
半导体工艺和架构是提升CPU性能的双驾马车，CPU的发展史，其实就是处理器架构和半导体工艺交互升级，协同演进的发展史。半导体工艺采用更先进的制程，晶体管尺寸变小了，芯片面积降低了，CPU的主频就可以做得更高，在相同的工艺制程下，通过不断优化CPU架构，从Cache，流水线，乱序执行，SIMD，多发射，指令预测等方面不断更新迭代，就可以设计出比别家公司性能更高，功耗更低的处理器。2.6.1 单核处理器的瓶颈 在相同的半导体工艺制程下，芯片的面积越大，芯片的良品率就越低，芯片的成本就会越高，功耗也会越大。 而在相同的工艺下，提升芯片性能和减少功耗之间往往又是冲突的，以cache为
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介编程是一项高难度的技能，掌握编程技巧才能实现各种创造性的工作。同时，编程也是一种艺术，它要求用代码来解决实际问题。当下技术潮流和发展方向都已经对编程要求越来越高，如何提升编程水平、更好地理解编程，成为一名优秀的程序员、CTO并带领企业走向成功？本专栏将从不同角度剖析编程的关键要素、基础知识、核心算法以及具体操作方法，并以最前沿的学习模式帮助读者提升自己的编程能力、迈进技术之路。2019年初，编程迎来了“第二春”，人们对于编程的热情呈现爆棚态势，编程也逐渐成为许多人的职业选择。然而，目前的人才缺乏对于编程的专业训练、技能储备，导致程序员在编码能力上仍有很大的挑
编者按：Koordinator是一个开源项目，是基于阿里巴巴内部多年容器调度、混部实践经验孵化诞生，是行业首个生产可用、面向大规模场景的开源混部系统，致力于提升应用服务质量，优化资源使用效率。自2022年4月正式开源以来，吸引了业界众多优秀工程师的贡献参与和讨论。小红书是Koordinator社区的活跃成员，自项目诞生初期就深度参与了一系列重要功能的演进。本文是基于2023云栖大会上关于Koordinator分享的实录，Koordinator社区成员宋泽辉（小红书）、张佐玮（阿里云）为大家介绍了小红书混部技术实践以及Koordinator的近期规划。背景介绍随着小红书业务的高速发展，各类在线，
C++17带来了许多令人兴奋的新特性，其中并行功能是一个重要的部分。并行功能可以帮助程序员更有效地利用多核处理器，从而提升程序的性能。本文将深入探讨C++17中的并行功能，并通过代码示例来解释这些功能是如何工作的。一、并行算法C++17扩展了STL（StandardTemplateLibrary，标准模板库）以支持并行算法。这意味着许多常见的算法，如std::sort、std::for_each、std::transform等，现在都可以并行执行。要使用并行算法，只需在调用算法时传递一个执行策略作为第一个参数。C++17定义了三种执行策略：std::execution::seq：顺序执行，不使
前言什么是AmazonS3？什么是S3ExpressOneZone？实现概述技术架构组件实现步骤概览第一步：构建数据湖的基础第二步：选择并查看数据集第三步：在Athena中搭建架构第四步：数据转换与优化第五步：查询和验证数据第六步：将更多数据添加到表第七步：性能和成本效益分析体会结语附录提升数据分析效率：AmazonS3ExpressOneZone数据湖实战教程（声明：本篇文章授权活动官方亚马逊云科技文章转发、改写权，包括不限于在亚马逊云科技开发者社区、知乎、自媒体平台、第三方开发者媒体等亚马逊云科技官方渠道）前言Hello，我是Maynor。近日受邀写一篇关于亚马逊云科技re：Invent大
在商超等人流量较为密集的场景下经常会报道出现一些行人在扶梯上摔倒、受伤等问题，随着AI技术的快速发展与不断普及，越来越多的商超、地铁等场景开始加装专用的安全检测预警系统，核心工作原理即使AI模型与摄像头图像视频流的实时计算，通过对行为扶梯上的行为进行实时检测识别来对出现的危险行为进行快速预警响应避免后续出现严重的后果。本文的主要目的就是想要基于商超扶梯场景来开发构建行人安全行为检测识别系统，探索分析基于AI科技提升安全保障的可行性，本文是AI助力商超扶梯等场景安全提升的第四篇文章，前文系列如下：《科技提升安全，基于SSD开发构建商超扶梯场景下行人安全行为姿态检测识别系统》https://blo
基于机器学习的家政行业整体素质提升因素分析整体求解过程概述(摘要) 家政服务业即为家庭提供多种类服务的专门行业，在第三产业中占有重要地位。但近年来，由于人工智能家居产业的发展与客户对家政从业者的要求水平不断提高，家政行业仍面对较大问题。 本文从家政从业人员的角度出发，首先，通过网络爬虫爬取家政从业者相关数据，并对数据进行量化处理后展开分析。其次，对家政从业者的工作经历和培训评价进行词频分析和词云图制作，以此来预判客户需求的倾向性。接着进行因子分析，得到家政从业者的综合评分公式，以此对家政从业者进行综合评估。而后，为进一步研究家政从业者的专业水平与核心素养对其制定预期工资的影响，在因子分析的
