作者 | 丛末 编辑 | 京枚 机器学习公平性的研究真的走在正确的道路上吗？...随着人工智能的发展，机器学习的技术越来越多地被应用在社会的各个领域，来帮助人们进行决策，其潜在的影响力已经变得越来越大，特别是在具有重要影响力的领域，例如刑事判决、福利评估、资源分配等。...虽然这些工具包在一些任务中能够起到一定的指导作用，但缺点也很明显：它们所针对的都是静态的、没有反馈、短期影响的场景。这一点从评估方法中能够体现出来，因为数据集是静态的。...然而现实生活中大多数却是动态的、有反馈的场景，机器学习算法运行的背景往往对算法的决策具有长期的关键性影响。...这导致第2组的信用评分比第 1 组下降的更多，最终造成机会均等智能体模拟的两组组之间的信用评分差距比最大化奖励智能体模拟的更大。
照片来自 Campbell Boulanger 使用模型预测控制和PID实现自动驾驶的车道保持 （视频）黄色的路径是目标轨迹，绿色的路径是我们的汽车如何使用MPC移动。...自动驾驶的3大核心科技是定位（在哪里），感知（周围是啥）以及控制（咋开车呢）。通过车道检测，我们可以对车的行进路线进行路径规划。...如果模型不能保持目标速度，那么我们就要惩罚模型。如果可能的话，我们并不想要突然的加减速或者突然的转向。但是既然这些实际上是不可避免的，我们可以尽可能地抑制加减速和转向地变化率。...模型的损失函数应当包含： 跟踪误差 转向误差 速度损失函数项（尽量保持在100英里每小时） 转向损失函数项（尽量避免转向） 加速度损失函数项（尽量保持0加速度） 转向变化率（越小越好） 加速度变化率（越小越好...可调性： 在我们的例子中，我们计算了1秒中内的最优解，这个参数是可以调节的。长时间窗口的优化会给控制器的动作漂亮的曲线，但是也会积累过多的误差。
在这篇文章中，我将介绍如何从视频中查找并标记车道。被标记的车道会显示到视频上，并得到当前路面的曲率以及车辆在该车道内的位置。首先我们需要对图像进行相机失真校正，这里就不作详细介绍了。...大家可以尝试不同的色彩空间和色彩通道，以查看适合当前程序的是哪一种形式。一旦知道正确的色彩空间和色彩通道，就可以应用阈值设置。就当前程序而言最适合HLS色彩空间的S通道。 ?...S阈值分割 得出正确的阈值并不总是那么容易。一种方法是使用3D散点图。我们可以绘制图片的各个通道，然后近似我们可能感兴趣的值。 ?...一旦车道线被识别，就使用在透视变换步骤中计算出的矩阵的逆矩阵将整个车道弯回到原始图像上。...最后，对每一帧重复上述步骤，以识别视频中的车道线：它标记了车道，左上角的文字告诉您车道的曲率和车辆在该车道中的位置。该管道对于给定的视频效果很好。但是，在车道曲率更大的情况下，它会遇到困难。
在这篇文章中，我将介绍如何从视频中查找并标记车道。被标记的车道会显示到视频上，并得到当前路面的曲率以及车辆在该车道内的位置。首先我们需要对图像进行相机失真校正，这里就不作详细介绍了。...大家可以尝试不同的色彩空间和色彩通道，以查看适合当前程序的是哪一种形式。一旦知道正确的色彩空间和色彩通道，就可以应用阈值设置。就当前程序而言最适合HLS色彩空间的S通道。...S阈值分割 得出正确的阈值并不总是那么容易。一种方法是使用3D散点图。我们可以绘制图片的各个通道，然后近似我们可能感兴趣的值。 HLS散点图 一旦知道要使用的渐变，色彩空间和通道，就可以组合各种阈值。...一旦车道线被识别，就使用在透视变换步骤中计算出的矩阵的逆矩阵将整个车道弯回到原始图像上。...最后，对每一帧重复上述步骤，以识别视频中的车道线：它标记了车道，左上角的文字告诉您车道的曲率和车辆在该车道中的位置。该管道对于给定的视频效果很好。但是，在车道曲率更大的情况下，它会遇到困难。
自动驾驶汽车可以去任何传统汽车可以去的地方，也能像经验丰富的人类驾驶员一样完成各种操作。但是，正确的训练是非常重要的。在自动驾驶汽车的训练过程中，车道检测是其中的一个重要步骤，也是最初要完成的步骤。...今天，我们将学习如何使用视频进行车道检测。 01 车道检测步骤简要 车道检测需要检测自动驾驶车辆的行驶路径，并避免进入其他车道的风险。车道识别算法通过分析视觉输入可以识别车道的位置和边界。...为了在保持形状检测准确性的同时加快处理速度，霍夫变换已经通过概率霍夫变换进行了扩展，它随机选择一部分图像点，并仅对这些点应用霍夫变换。...然后我们计算左车道和右车道的加权平均斜率和截距。 · 像素点：通过使用线的斜率、截距和y值，我们找到线的x值，并返回车道的x和y坐标作为整数。...· 车道线：调用平均斜率截距和像素点的函数，计算出右车道和左车道的坐标。 · 绘制车道线：该函数在输入帧上绘制道路的左车道和右车道。
识别道路上的车道是所有司机的共同任务，以确保车辆在驾驶时处于车道限制之内，并减少因越过车道而与其他车辆发生碰撞的机会。 对自动驾驶汽车来说，这同样也是一项关键任务。...事实证明，使用计算机视觉技术识别道路上的车道标记是可能的。本算法将介绍其中的一些技术。 这个项目的目标是创建一种方法，使用Python和OpenCV在道路上找到车道线。...在这项任务中，一个关键的假设是，摄像机在所有这些图像上都保持在相同的位置，而且车道是平的，因此我们可以识别我们关注的关键区域。...这工作相当首先在两个视频,甚至设法体面地挑战视频检测车道线,但由于有曲率的车道直线由一个简单的多项式学位1(即y = Ax¹+ b)是不够的。将来我将在弯曲的道路上设计更好的车道线。...当道路上有弯道时，直线就不起作用了。 霍夫变换的参数很难处理正确。 后续改进 算法的另一个探索是计算内存探测器中线系数的加权平均值，使最近的系数具有更高的权重，因为它们属于最近的帧。
在这篇文章中，我们来回顾一下可能成为团队在敏捷道路上绊脚石的 5 种障碍，顺序不分先后： 单一领导 团队凝聚力差 缺乏冗余 学习文化不足 团队自主性低 1 单一领导 换句话说就是只有一个人铺路，其他人只会跟随...3 缺乏冗余 换句话说：团队人手不足时没有后备力量 原因 每个人都被要求留在自己的车道上，或者他们自己就更愿意这么做 成员职责被细分到非常具体的级别 最有可能出现这种情况的环境 其实很多时候都会有这种情况发生...，鼓励他们互相帮助 重复的角色（即 2 个或更多具有相同职责的成员）安排也是可行的，但这里也有风险，因为在没有设置常规任务边界时人们很容易干扰相同岗位的同事的工作 成功打破障碍、实现敏捷后，可以看到这样的成果...他们有一些混沌实践的经验，并主动向其他团队寻求帮助。他们在下一个 sprint 中调整了工作负载，以将认知负荷保持在合理的水平上。...资源有限，高度政治化的公司 组织有着希望保持控制权的老派管理层 如何打破这个障碍 努力提高团队的知名度，例如“这项就是你们需要我们的原因所在” Scrum Master 把外部人员的要求都转给产品负责人
对于某些应用，如车道保持，仅知道车辆行驶的道路是不够的，这些系统必须被告知主车道在道路中的位置，以提供足够的机动指令并保持车辆的安全，此外，自动驾驶车辆应用需要更精确的定位，这可以通过估计车辆在自车车道中的横向和纵向位置来实现...B 自车车道级定位（ELL） 对于某些应用，如车道保持，仅了解车辆行驶的道路是不够的，这些功能必须被告知主车道在道路中的位置，以提供足够的机动指令并保持车辆安全，此外，自动驾驶车辆应用需要更精确的定位，...车道保持或居中：目的是将车辆保持在其主车道上或居中，因此，需要对横向位置进行准确无误的估计。 换道辅助：必须知道ego车辆在其主车道上的位置，车道变换必须在没有与障碍物碰撞的风险的情况下进行。...C 车道级别定位（LLL） 全自动驾驶车辆的一个基本方面是其正确评估自车车辆在道路环境中的位姿的能力。...第二种技术仅依赖于使用车载传感器检测视觉地标，例如车道标记，例如，车道标记系统用于检测道路上的所有车道。然而，由于其他车辆的遮挡，有时不可能检测到道路上的所有车道标记。
进行道路测绘有两个主要原因： •当道路上没有车道时，它可以引导自动驾驶车辆，有时单向街道也是如此。 •它可以帮助我们描述的车道图。...这有助于保持车道的形状，因为我们将在前进过程中累积投影和点云。最后，利用颜色分割方法，提取出属于车道的点，形成车道点云。 聚类与平滑：生成的车道点云是有噪声的，并不总是遵循一个连贯的几何体。...车道生成：LaneNET有时无法检测到车道，原因可能是亮度/对比度突然变化，车道不在摄像机视野范围内，或者车道根本没有绘制在道路上。...我们通过结合检测到的成功车道、路缘检测算法以及道路上的车道是平行的这一事实来处理这个问题。...首先使用路沿检测结果来检查是否检测到所有车道：根据路沿石的位置和车道宽度（由成功检测得出），我们可以判断是否检测到正确的车道数。
题目 在一条无限长的公路上有 n 辆汽车正在行驶。汽车按从左到右的顺序按从 0 到 n - 1 编号，每辆车都在一个 独特的 位置。...碰撞次数可以按下述方式计算： 当两辆移动方向 相反 的车相撞时，碰撞次数加 2 。 当一辆移动的车和一辆静止的车相撞时，碰撞次数加 1 。 碰撞发生后，涉及的车辆将无法继续移动并停留在碰撞位置。...除此之外，汽车不能改变它们的状态或移动方向。 返回在这条道路上发生的 碰撞总次数 。...示例 1： 输入：directions = "RLRSLL" 输出：5 解释： 将会在道路上发生的碰撞列出如下： - 车 0 和车 1 会互相碰撞。...因此，将会在道路上发生的碰撞总次数是 5 。 示例 2： 输入：directions = "LLRR" 输出：0 解释： 不存在会发生碰撞的车辆。因此，将会在道路上发生的碰撞总次数是 0 。
By 超神经 内容概要：联合国的欧洲经济委员会，近日联合 60 多个国家和地区，通过并开始实施《联合国 ALSK 车道自动保持系统条例》，并以联合国经济与社会理事会正式发布。...关键词：自动驾驶 L3级法规 近日，联合国的欧洲经济委员会（UNECE）在世界汽车法规统一论坛中，倡议并通过了《 ALKS 车道自动保持系统条例》，针对目前日益发展和普及的自动驾驶技术。...未来新车生产，必须实施新法规 《 ALKS 车道自动保持系统条例》是针对 ALKS 车道自动保持系统（Automated Lane Keeping Systems）做了严格的规定，针对 L3 级自动驾驶的车辆进行控制...欧盟表示《 ALKS 车道自动保持系统条例》将从 2022 年 7 月开始，对所有新车型强制实施，而对于 2024 年 7 月之后生产的所有新车辆，进行强制实施。...，根据设计，该道路上设有物理分隔物，用于分隔沿相反方向行驶的交通。
255实际就是8比特位为1然后与原像素进行比特位的与操作，就会保留原来像素的值 return segment 3.霍夫变换得到车道线 hough = cv.HoughLinesP(segment...霍夫空间中相交的曲线越多，交点表示的线在笛卡尔坐标系对应的点越多。我们在霍夫空间中定义交点的最小阈值来检测线。霍夫变换跟踪了帧中的每个点的霍夫空间交点。...4.获取车道线并叠加到原始图像中 综合所有线，求得两条车道线的平均斜率和截距 def calculate_line(frame, lines): left = [] right = []...cv.HoughLinesP(segment, 2, np.pi / 180, 100, np.array([]), minLineLength = 100, maxLineGap = 50) #霍夫变换,确定车道线...scalar value of 1 as the gamma argument output = cv.addWeighted(frame, 0.9, lines_visualize, 1, 1) #车道和原始图片叠加
a)在用户登录之后，浏览器返回响应的时候会在响应中添加上cookie b)浏览器接收到cookie之后会自动保存 c)当用户再次请求同一服务器中的其他网页的时候，浏览器会自动带上之前保存的cookie...d)服务接收到请求之后可以请 request 对象中取到cookie 判断当前用户是否登录 Http是无状态的，就是连接时数据互通，关闭后就是永久性失忆，为啥是无状态的呢?...因为浏览器和服务器之间用的是socket通信的啊，一旦关闭浏览器，四次挥手之后就销毁所有交互信息（谈谈tcp三次握手，四次挥手）那么让浏览器跟服务器之间保持状态的方法是什么呢，cookie和session...区别：cookie保存在浏览器，每次访问网站都会将本地保存的cookie值（用户个人信息）发送到对应的网站，不安全，每个域名下的cookie独立存在，互不干扰。
A: 接口测试: 是测试系统组件间接口的一种测试 接口主要包括: 同一个系统中模块与模块间的接口/前端后端接口, 另一个是跨系统平台与平台间的对接(内部接口, 外部接口) Q: 常见接口类型/协议: A...Q: 常见的http状态码 A: 200(正常): 表示一切正常, 到了服务器, 并且服务器正常的响应了你的请求 302(临时重定向): 指出被请求的文档临时被移到了别处, 此文档的新的url在location...A: 接口的正常调用. 就是输入正常的参数值, 检查接口的响应结果信息跟接口文档预期一致, 包括status, code, 数据库数据等 (接口要按照文档的返回结果来写测试用例) 接口的异常验证....接口处理数据的时间也是测试的一个方法, 牵扯到内部就是算法和代码的优化....: 有3点 返回结果 数据库的数据 服务器的日志 对于日志来说, 一般正常的结果, 可以不用去看, 出现bug(异常)的时候, 就一定需要去看服务器的日志了
1.提出了一个基于卷积神经网络进行车道线检测的新方法，区别于逐像素分割方法，该方法预测输入图像中每行的车道线位置。...3.在训练网络时根据车道线的物理结构，加入了结构损失（structual loss），很好地利用了车道线的先验信息。...---- 为了利用车道线物理结构的特性作为网络输出结果的约束，在上述方法的基础上，作者又构造了2个损失函数。 因为车道线是光滑的，所以相邻row anchor中车道线所在的cell的位置不会有突变。...最小化相邻row anchor预测出车道线位置的二阶差分，能够约束网络预测结果，使得车道线不要“太弯”。 在车道线存在的情况下，使用如下公式能得到车道线所在的cell的位置 ?...使用了旋转、垂直和水平移位的方法，为了保持车道线的结构，在数据增强得到的图片上对车道线进行了延长，如下图所示 ?
结果显示，PilotNet 确实能够学习识别道路上的相关物体。...道路测试表明，PilotNet 可以在各种驾驶条件下成功执行车道保持，无论车道标记是否存在。 本研究的目标是解释 PilotNet 的学习内容以及它是如何做出决策的。...为此，我们开发了一种方法，来确定道路图像中的哪些元素最能影响PilotNet 的转向决策。结果显示，PilotNet 确实能够学习识别道路上的相关物体。...在中间的图像中，道路上没有车道，但是突出显示了道路边缘的停放汽车。在底部的图像中，道路边缘的草被突出显示。...我们进一步提供证据表明，该方法识别出的显著物体是正确的。这些结果大大有助于我们对 PilotNet 学习过程的认识。
亮点 1.提出了一个基于卷积神经网络进行车道线检测的新方法，区别于逐像素分割方法，该方法预测输入图像中每行的车道线位置。...3.在训练网络时根据车道线的物理结构，加入了结构损失（structual loss），很好地利用了车道线的先验信息。...---- 为了利用车道线物理结构的特性作为网络输出结果的约束，在上述方法的基础上，作者又构造了2个损失函数。 因为车道线是光滑的，所以相邻row anchor中车道线所在的cell的位置不会有突变。...最小化相邻row anchor预测出车道线位置的二阶差分，能够约束网络预测结果，使得车道线不要“太弯”。 在车道线存在的情况下，使用如下公式能得到车道线所在的cell的位置 ?...使用了旋转、垂直和水平移位的方法，为了保持车道线的结构，在数据增强得到的图片上对车道线进行了延长，如下图所示 ?
但是长时间无操作直接断开，简单配置一下：vim /etc/ssh/sshd_config ClientAliveInterval 30 #每隔30秒发送一次请求给client，然后client响应，从而保持连接
文章目录 前言 一、感知的作用 二、Apollo感知模块的作用 2.1 环境感知 2.2 目标检测与识别 2.3 障碍物识别与避障 2.4 车道线检测 三、Apollo感知模块的价值 3.1 提高行车安全性...二、Apollo感知模块的作用 百度Apollo感知模块的主要作用在于使车辆能够全方位、实时地感知周围环境，为决策和控制模块提供精准的输入。...2.2 目标检测与识别 通过先进的目标检测算法，感知模块能够识别并定位道路上的车辆、行人、自行车等各类目标，提供对周围物体的详细认知。...2.4 车道线检测 摄像头数据被用于车道线检测，帮助车辆保持正确的行驶轨迹，特别在高速公路等场景中具有重要意义。...三、Apollo感知模块的价值 3.1 提高行车安全性 感知模块的高精度环境感知和目标检测功能有助于提高车辆在不同道路状况下的行车安全性，减少交通事故的发生概率。
KPI KIP 的英文全称是 Key Performance Indicatior，意思是关键绩效指标。 KPI 更关注数据指标。 一句话说明 KPI：「正确的做事」。...它的问题是，不能保证做的事情是正确的事。 OKR OKR 更关注业务目标，不一定可量化，但是可衡量。它是一个比 KPI 更高一个维度的规划方法。...它能避免 KPI 的「正确的做事」，从而「做正确的事」。 事中执行 方案选择使用 3C 模型：每次设计 3 个左右的备选方案，方案评选的时候，选择最优的方案。...让领导看到你的逻辑，对整个事情的把握，清晰的思路，果断的执行，信息（风险）的及时同步。...我们既要做正确的事，也要正确的做事！
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