本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。汽车智能化已然成为行业发展趋势，智能驾驶正在加速融入我们的生活，ADAS功能逐渐成为各类新款车型的标配，近年来，“行泊一体”概念也成为行业内热门话题，越来越多的厂商开始着重发力于研发“行泊一体”方案。我们看到，现阶段智能汽车行业正在大规模力推无限接近于L3的L2++或L2.9自动驾驶量产落地。在这一过程中，各种新技术层出不穷，而融合众多新技术的“行泊一体”方案受到车企们的推崇。从本质上来说，行泊一体是行车场景与泊车场景的打通，需要实现包括拥堵跟车、自动变道、高速巡航、上下匝道、自动泊车等一系列技术打通，实现关键技术主要包括感知与定位、决策与规划
一、总体架构面对日益增长的数据量，Lambda架构使用离线/实时两条链路和两种存储完成数据的保存和处理。这种繁杂的架构体系带来了不一致的问题，需要通过修数、补数等一系列监控运维手段去弥补。为了统一简化架构，提高开发效率，减少运维负担，我们实施了基于数据湖Hudi+Flink的流批一体架构，达到了降本增效的目的。如下图所示，总体架构包括数据采集、ETL、查询、调度、监控、数据服务等。要解决的是数据从哪里来到哪里去，怎么过去，怎么用，以及过程中的调度和监控、元数据管理、权限管理等问题。“数据从哪里来”，我们的数据来自MySQL、MongoDB、Tablestore、Hana。“数据到哪里去”，我们
欢迎访问OceanBase官网获取更多信息：https://www.oceanbase.com/3月25日，第一届OceanBase开发者大会在北京举行，OceanBase首席架构师杨志丰（花名：竹翁）带来了《OceanBase的单机分布式一体化》的分享，为大家介绍了单机分布式一体化架构的概念及思考，以及对业务的价值。以下为演讲实录：今天我的演讲主题是《OceanBase的单机分布式一体化》，主要来解释OceanBase为什么要做单机分布式一体化，我将从以下3个方面进行今天的分享：首先，单机分布式一体化是什么？其次，单机部署时如何获得与单机数据库相当的性能？最后，分布式部署时如何实现高性能低时
2016年，高通推出基于14纳米工艺的汽车座舱芯片骁龙820A，彼时，传统座舱SoC霸主NXP主推的是28纳米工艺的iMX8系列。不过，两款芯片都没有能够达到预期的量产效果。真正的时代变革，来自于高通在2019年发布的全球首款量产7nm车规级第三代座舱SoC（主力产品8155）。同时，得益于高通在智能手机市场积累的量产经验和生态体系，与车机4G联网产生了1+1>2的效果。另一个原因，则是7nm工艺在运算性能、功耗等各方面指标都有了突破性的进步（当然研发设计难度也远高于14纳米，尤其是还要过车规）。比如，和820A相比，8155的CPU算力提升177%，GPU算力提升94%，内存带宽提升高达10
如今，大规模、高时效、智能化数据处理已是“刚需”，企业需要更强大的数据平台，来应对数据查询、数据处理、数据挖掘、数据展示以及多种计算模型并行的挑战，湖仓一体方案应运而生。《实时湖仓实践五讲》是袋鼠云打造的系列直播活动，将围绕实时湖仓的建设趋势和通用问题，邀请奋战于企业数字化一线的核心产品&技术专家，结合实践案例分析，和听众共同探讨实时湖仓领域的前沿技术。《实时湖仓实践五讲》第三讲——《实时湖仓在袋鼠云的落地实践之路》为大家警醒实时湖仓建设关键技术解析。将于10月25日15:00-16:00开播，快快预约直播！扫码进群获取一手资讯报名链接：https://www.dtstack.com/bbs/
前言前不久相信很多开发者都被一则“生成未来”视频直播刷屏朋友圈，而直播的正是百度的创始人李彦宏。10月17日，百度世界2023在北京首钢园召开，“大模型带来的智能涌现，这是我们开发AI原生应用的基础。”我们即将进入一个AI原生的时代，当天李彦宏以《手把手教你做AI原生应用》为主题发表演讲，发布文心大模型4.0版本，并带来新搜索、新地图等十余款AI原生应用。随着大模型在科技领域引领潮流，人们都渴望知晓未来科技产业的下一个风口将会是什么。在这方面，或许只有百度的李彦宏才具备足够的资格和远见来进行深刻的预测。自今年3月文心一言面世以来，成为全球科技领域里率先推出大模型的领军者。如今，大模型时代正当其
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。笔者的个人理解BEVGPT是第一个生成式,集预测、决策、运动规划于一体的自监督pre-trained的大模型。输入BEVimages, 输出自车轨迹,并且能够输出对驾驶场景的预测, 该方案训练时需要高精地图.之所以叫GPT,一方面是因为利用了GPT式的自回归训练方法,这里自回归的输入是历史的轨迹及BEV，target是下一个BEV和轨迹.另一方面，能够做到生成,即给定初始桢的BEV,算法能够自己生成接下来的多桢BEV场景.该方法并不是一个从传感器输入的端到端方法,可以看成是基于感知的结果,将后面的模块用一个模型给模型化了,在实际中也有重要的应用
文章目录⭐前言⭐面向客户落地大模型的五类需求⭐“千帆AI原生应用开发工作台”，加速企业AI原生应用落地⭐常用的AI原生应用框架⭐检索增强生成（RAG）⭐智能体（Agent）⭐总结⭐前言10月17日，百度世界2023在北京首钢园召开。百度智能云在大会期间宣布：全面升级“云智一体”战略，面向客户落地大模型的五类需求提供全栈服务方案；面向AI原生应用开发，重磅发布“千帆AI原生应用开发工作台”，加速企业AI原生应用落地；发布国内首个AI原生应用商店，以及国内首个大模型全链路生态支持体系，赋能伙伴商业增长，共建、共享繁荣的大模型产业生态。在本次大会上百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖表示，人
在上篇文章中，我们向大家解释了为什么实时湖仓是当前企业数字化转型过程中的解决之道，介绍了实时计算和数据湖结合的应用场景。（“数据驱动”时代，企业为什么需要实时湖仓？）在这篇文章中，我们将详细介绍在数栈实时开发平台内，实时湖仓的功能架构设计和具体实操案例。功能架构介绍实时湖仓并不是一个独立的产品模块，它的完整实践是基于数栈实时开发平台进行的。为了更直观地介绍我们建设实时湖仓的完整思路，我们单独拆出了架构图供大家参考。湖仓管理湖仓管理是建设实时湖仓的基础，通过这一层的建设，你可以：·借助FlinkCatalog管理，构建一套虚拟湖仓分层架构，类似传统离线数仓中的主题域、DW分层设计·可视化创建湖表
#前言随着信息化的进一步推进，目前各行各业都在进行数字化转型，本人从事过医疗、政务等系统的研发，和客户深入交流过日常办公中“知识”的重要性，再加上现在倡导的互联互通、数据安全、无纸化办公等概念，所以无论是企业，还是事业单位，非常有必要打造一套独立部署的数字知识库及考学一体化平台。#一、功能模块概要###1\.数字知识库 包含课件管理，知识文档，制度规范，技巧指南等菜单。知识分类自定义，文件类型满足多样化，支持视频、PDF、word、Excel、PPT等。### 2\.考试模块 包含试题管理，我的考试，试卷管理，考试列表等菜单。强大的考试平台，支持Excel批量和单题新增，支持固定组卷和随机试卷
