Wayve：从源头讲起，如何实现以对象为中心的自监督感知方法？（附代码） 1. 摘要 以对象中心的表示使自主驾驶算法能够推理大量独立智能体和场景特征之间的交互。...两人乘双人自行车又如何？他们在向人行道上的行人挥手重要吗？如果他们正在打转向手势呢？这些问题的正确答案取决于如何使用信息做出决策。...理想情况下，感知行为的结果应该反馈并改善感知本身，利用端到端学习，可以找到比手工设计更好的以对象为中心的表示。...这些考虑激发了以对象为中心的自监督感知模型的设计，这种模型将图像编码到一个将相关信息划分为多个“槽”的潜在空间中，然后这些槽中的信息被解码为自监督目标，如例如重建原始RGB输入，以及用于下游任务。...方法实现 我们的模型架构建立在SIMONe的视图监督变体上。该模型的目标是将场景分割为一组K个对象槽，对场景中每个对象的信息进行编码。通过以下步骤可以获得这些槽。
对于这些无法直接为开源项目做出贡献的组织，选择适合长期的正确开源框架至关重要，他们正在寻求像Cloudera这样的开源发行商来获得开放创新的好处。...我们如何在混合云环境中做到这两者？ 我们了解到，我们的客户应该能够运行所有类型的数据工作负载，而不仅限于单个云环境。这些要求非常重要，需要一个全新的类别：企业数据云。...例如，您不必与财务部门就如何为他们的月度业务报告提供更好的SLA进行辩论，而是可以在他们选择的云环境中，仅给他们一个月底就给他们一个更大的数据仓库。...我们对在协作推动创新的开发人员社区进行了深入投资，并且我们通过尽可能高效的方式在软件生态系统和数据中心内部或外部快速传输大规模数据来增加价值。...企业数据云是客户创建的类别，通过辛勤工作，我们为客户建立了联系，产生了CDP，我们认为CDP为统一、集成的产品组合制定了行业标准，其中包含了所有产品中最相关，最现代的数据处理工具。数据中心和云环境。
当然，他们是靠改装现成的。如果了解过特斯拉下一阶段的蓝图，你对自动驾驶下的汽车共享前景一定不会陌生。但打造这样的市场，似乎一直是巨头们游戏。...Voyage公司的几名工程师已经成功用3天时间改造了一辆非常酷的无人驾驶汽车。 一辆典型的自动驾驶汽车主要靠许多不同类型的传感器提供动力。Voyage汽车的传感器选择包括雷达、激光雷达和相机等。...Day 1 第一天我们要做的是拆卸和相关准备工作。 首先要拆除福特Fusion的前后保险杠，以便于安装雷达，同时需要对计划安装的激光雷达装置进行测量，以确保我们能够地找到它的位置。...整个团队对我们新定制设计的激光雷达装置感到非常兴奋，这款激光雷达装置由来自APROE公司的优秀人才设计。我们以前尝试的自制装置（home-brew mounts）是不稳定的。...在汽车上建立一个特定的装置，然后在该装置上安装读取雷达单元。 将雷达放到汽车主体部分当然是一劳永逸的。但放置位置和传感器类型的选择会丧失一定的灵活性（并非所有雷达单元的大小都相同）。
如何使用Paper.js实现画布的缩放与拖动功能 在Web开发中，利用Paper.js库进行图形的绘制和交互操作是一种常见的实践。...Paper.js是一个强大的矢量图形库，可以让开发者通过简洁的API完成复杂的图形操作。在本文中，我们将详细探讨如何使用Paper.js来实现对画布的缩放和拖动功能，提供用户友好的交互体验。...viewPosition是将鼠标的屏幕位置转换为画布上的坐标，确保缩放操作围绕鼠标当前位置进行。 实现画布的拖动功能 画布的拖动功能是通过一个Tool实例来处理鼠标的拖动事件。...在onMouseDrag事件中，我们计算从上一次事件到当前事件鼠标移动的差值，并相应地调整视图中心，实现拖动效果。最后，在onMouseUp事件中结束拖动。...结论 通过上述步骤，我们利用Paper.js实现了对画布的基本缩放和拖动操作。这些功能不仅增强了用户界面的交互性，也提供了更为直观的图形操作方式。希望本文的解析能帮助你理解并实现类似的功能。
因此我最近在 Skyscanner（https://www.skyscanner.net/） 开了一个机器学习课程，希望能从非技术、以产品为中心的层面介绍机器学习。...抛开算法内部的数学运算：知道机器学习算法的核心是误差的概念就足够了—所有算法都试图将它们的误差将至最低。 机器学习算法有很多种；最常见的是监督和无监督学习。如何在产品中认出这两种算法？...换句话说，机器学习解决的问题不同于 Netflix 想要解决的产品问题。对于任何你开发的新产品，你应质问：机器学习解决的问题是你想要解决的问题吗？ 2. 产品“围绕”机器学习如何工作？...使用机器学习的产品，但是针对该产品所作的一些决策对它的成功起着同样重要的作用：就机器学习本身定义产品的工作方式至关重要。 3. 产品如何开始使用机器学习？...例如，如果您的高级机器学习算法的准确率为 95%，但是您的样本基准有 94% 的准确率，那么增加 1%的准确率就需要巨大的工作量。
为什么要创建以开发人员为中心的 Kubernetes 平台，以及如何创建 翻译自 Why Create a Developer-Focused Kubernetes Platform and How 。...没有一个久经考验的以开发人员为中心的 Kubernetes 平台，这是整个想法的挑战和美妙之处。工具领域广阔，组织将自己的开发人员平台放在一起，以挑选最适合他们需求的工具。...考虑到这一点，让我们看看为什么创建一个以开发人员为中心的 Kubernetes 平台是有意义的，然后探索构建它需要哪些组件。...如何创建以开发人员为中心的 Kubernetes 平台 没有一种通用的开发者平台，这为铺设实现组织所需的开发者平台之路留下了空间。开发人员需要知道什么才能安全地发布软件，平台又将如何帮助他们实现？...这些平台旨在回答以下问题：如何在 Kubernetes 上构建高效的开发工作流程？如何创建开发环境，将您的源代码控制系统、开发环境和部署系统集成起来？如何有效地协作处理日益复杂的工作流？
在用VS做MFC编程时，新建的工程中自带了文件视图/类视图/属性窗口/输出窗口等内容。文件视图FileView中具有初始右键菜单，如图所示： ?...那么如果想要给这个右键菜单增加菜单项，该如何实现呢？ 1....然而这里我是想给文件视图中已有的右键菜单添加几个菜单项，增加功能。...通过仔细分析上面的代码发现，在最后一句通过ShowPopupMenu方法绑定了ID为IDR_POPUP_EXPLORER的资源，这才是真正的菜单所在，于是转到IDR_POPUP_EXPLORER的定义，...因此打开资源视图（在VS顶部的菜单项：视图->其他窗口->资源视图），如下图，Menu中ID为IDR_POPUP_EXPLORER的菜单项，即打开了该右键菜单。 ?
但是，立即开始还是 延迟进行垃圾回收是取决于 JVM 的。 4. 如果对象的引用被置为 null，垃圾收集器是否会立即释放对象占 用的内存？ 不会，在下一个垃圾回收周期中，这个对象将是可被回收的。...锁 粗 化 就 是 增 大 锁 的 作 用 域 。 4.为 什 么 说 Synchronized 是 一 个 悲 观 锁 ？ 乐 观 锁 的 实 现 原 理 又 是 什 么 ？...这 种 乐 观 的 并 发 策 略 的 许 多 实 现 不 需 要 线 程 挂 起 ， 所 以 被 称 为 非 阻 塞 同 步 。...Dubbo 在安全机制方面是如何解决的 Dubbo 通过 Token 令牌防止用户绕过注册中心直连，然后在注册中心上管理授权。Dubbo 还提供服务黑白名单，来控 制服务所允许的调用方。...2.dubbo 连接注册中心和直连的区别 在开发及测试环境下，经常需要绕过注册中心，只测试指定服务提供者，这时候可能需要点对点直连， 点对点直联方式，将以服务接口为单位，忽略注册中心的提供者列表， 服务注册中心
因此我最近在 Skyscanner（https://www.skyscanner.net/） 开了一个机器学习课程，希望能从非技术、以产品为中心的层面介绍机器学习。...抛开算法内部的数学运算：知道机器学习算法的核心是误差的概念就足够了—所有算法都试图将它们的误差将至最低。 机器学习算法有很多种；最常见的是监督和无监督学习。如何在产品中认出这两种算法？...换句话说，机器学习解决的问题不同于 Netflix 想要解决的产品问题。对于任何你开发的新产品，你应质问：机器学习解决的问题是你想要解决的问题吗？ 2. 产品“围绕”机器学习如何工作？ ?...使用机器学习的产品，但是针对该产品所作的一些决策对它的成功起着同样重要的作用：就机器学习本身定义产品的工作方式至关重要。 3. 产品如何开始使用机器学习？...例如，如果您的高级机器学习算法的准确率为 95%，但是您的样本基准有 94% 的准确率，那么增加 1%的准确率就需要巨大的工作量。
(能够在有限的窗口中展示大数据集合的灵活视图。) 所以我们能够理解为，RecyclerView一个恰当的使用场景是：由于尺寸限制，用户的设备不能一次性展现所有条目，用户需要上下滚动以查看更多条目。...滚出可见区域的条目将被回收，并在下一个条目可见的时候被复用。 我们可以从下图中得到更直观的解释： ? 左边的图是数据初始化后的示例，当向上滚动视图的时候，当条目不可见之后将被回收。...不过，视图回收本身并不是什么新鲜事。但是回想之前我们写的ListView，无论从它的的性能表现着手，还是语法的书写，甚至数据的绑定都未免略显臃肿。...LayoutManager - 负责摆放视图等相关操作 ItemDecoration - 负责绘制Item附近的分割线 ItemAnimator - 为Item的一般操作添加动画效果，如，增删条目等...必须为RecyclerView指定LayoutManager，否则会出现以下异常： AndroidRuntime java.lang.NullPointerException: Attempt to
随着各行各业数字化转型的不断升级，以及物联网技术的迅速发展，实现以场景为中心的边缘到到云的解决方案，以应对行业特定的业务挑战已经成为越来越多行业企业的技术选择。...比如，有开发者利用NVIDIA边缘计算设备Jetson NANO搭配Azure lotHub构建一个端到端的垃圾分析系统： 为帮助更多开发者实践“云+边缘”的 IoT 解决方案，Microsoft Azure...多位有着丰富 IoT 解决方案经验的专家将在线分享 IoT 实际应用场景与成功的技术案例；与此同时，我们也将支持百位开发者在线实操，在专家导师的指导下，完成 IoT 相关应用场景的动手实践。...资源 、 如果您是开发人员或创业者，可以通过 http://azure.com/free 申请免费的 Azure 资源 如何报名 请点击阅读原文报名（或者扫描上面海报二维码）。...一定要关注公众号 MSReactor，回复 IoT 加入活动交流群，微软将依次为入群参加在线动手实验的开发者分配机器以完成活动当天的动手实验。
本文作者：红亚科技 CTO——卢兴民 红亚科技聚焦信息技术发展，为信息技术相关专业提供优质教学服务 背景 ChatOps 最早起源于 GitHub，它以沟通平台为中心，通过与机器人产生对话和交互，...服务 600+ 高校的 IT 实训教学平台“青椒课堂”，为何选择 ChatOps 来承载业务，又如何将 SaaS 工具与开源工具结合形成完整的技术方案，本篇文章将为你揭晓答案。...同时，环境也与当前的迭代关联，在需要时通过聊天指令进行快速创建。在迭代结束时，回收群、测试环境等，进行清理工作。...当前 ChatOps 主要实现以下指令： deploy —— 唤出部署设置卡片。 branch —— 设置某个仓库对应的分支、查找对应制品并唤出部署卡片。...开发测试阶段如何快速调试应用 在日常的开发过程中，基于上述的 ChatOps 流程进行环境的部署和更新已经能满足大部分的需求，代码推送后，也可以在分钟级做到环境的更新。
基于该框架可以构建覆盖系统生命周期与价值链全部环节的跨层次、跨尺度、多视图模型的集成视图，进而以统一模型驱动系统生存期活动，为决策者提供支持。本节将详细介绍数字线程技术的相关内容。...跨时间尺度的模型视图管理：数字线程支持不同时间尺度下模型视图的实际状态记实、关联和追踪，确保时间维度的数据同步。...跨空间尺度的模型视图关联：它还支持在不同空间尺度下模型视图的关联，以及与时间尺度模型视图的相互关联。 记录属性变化：数字线程能够记录不同模型视图中属性及其值随时间变化的情况。...2.4 虚实融合与虚控实 虚拟与实体的闭环交替、迭代进行，形成了虚实融合的过程。虚实融合的前提是实现以虚控实。...建议维护周期：基于数据分析，提供产品的维护建议。 生命周期结束的处理：产品生命周期结束后的处理和回收。 随着工业物联网和工业4.0理念的普及，数字线程的重要性进一步凸显。
本文作者：红亚科技 CTO——卢兴民 文章来源：腾云 Coding 公众号 背景 ChatOps 最早起源于 GitHub，它以沟通平台为中心，通过与机器人产生对话和交互，使开发人员只需在聊天窗口即可完成...服务 600+ 高校的 IT 实训教学平台“青椒课堂”，为何选择 ChatOps 来承载业务，又如何将 SaaS 工具与开源工具结合形成完整的技术方案，本篇文章将为你揭晓答案。 ...如何结合 CI/CD 体系和 IM 开放平台构建 ChatOps 工具 当前 CI/CD 落地的现状及选型思考 1....其中最为繁琐的、需要多次人工操作的部分就是“部署配置” + “版本选择”这个过程，如何将制品按照一定的规则更新到对应的环境中，并且能够记住当前的选择便是这个流程的关键。...同时，环境也与当前的迭代关联，在需要时通过聊天指令进行快速创建。在迭代结束时，回收群、测试环境等，进行清理工作。 当前 ChatOps 主要实现以下指令： deploy —— 唤出部署设置卡片。
因此，嗅觉敏锐的业务负责人就会利用客户数据平台，以保证组织中的所有团队都能以清晰、干净又可靠的数据为基础，来高效运转。...因此，调查显示，到2022年，将近90%的企业主将会在组织中配备CDP，就不足为奇了。...这样看来，那些成功部署CDP的公司，他们的做法十分值得效仿。那么如何才能最大化CDP的投资回报率呢？如何最大化CDP的投资回报率？...点击查看案例文章：《品牌零售行业：构建全域消费者数据池，提高复购率》好的，当您已经建立了客户数据的统一视图了以后，那接下来该做什么了呢？...无论是在产品中使用我们储备的大量数字化营销最佳实践模板，还是在学习中心中收看或下载最佳案例的课程教学，企业品牌客户们都能得到营销数字化转型的极大助益。
下图展示了灯塔融合分析引擎的整体技术架构： 左侧对接应用系统，包括灯塔自己提供的分析模型、可视化方案和一些 API 请求；右侧为融合分析引擎，包括查询引擎层、计算层、物化存储层、存储层分析策略中心和产品化中心...第一段为常规操作，一个 SQL 要经过 Parse、Validate、Optimizer、Planner，通过自建的统一元数据管理中心来提供了运行时的Catalog和统计信息以辅助生成更优的执行计划；第二段为不同引擎的融合...③ WLM（Workload Management） 前端和后端解决的是多个引擎如何融合和配合的问题，除此之外是端到端的分析策略中心的实现。...③ 现代的物化视图 如何更高效利用好物化视图面临着三个问题：如何达到用最少成本达到最高性能；如何低成本维护好物化视图；查询时，在不改变查询语句的前提下如何将查询路由到不同的物化视图?...如何低成本维护好物化视图? 增量刷新物化视图，并通过负载中心来分析历史查询物化视图是否起到加速的效果，删除加速效果较差的物化视图。 查询时，在不改变查询语句的前提下如何将查询路由到不同的物化视图?
在线 GC 可视化视图解读 1）JVM memory size（JVM 内存大小） ? 上图左侧是表格展示，右侧是柱状图?展示，含义是一样的。...3）Interactive Graphs（GC 前后堆区大小变化视图） 为了更好的了解 GC 垃圾回收对应的区域，可以参考这篇文章【从 Java 代码如何运行聊到 JVM 和对象的创建-分配-定位-布局...从上图可以看出，Young GC 正常（蓝色方块点），每次能回收 120M ~ 140M 的内存，几乎所有的年轻代垃圾都被回收了；而在 11点之后系统频繁发生 Full GC（红色的三角点），但是回收的垃圾几乎为零...回收的垃圾几乎为零？回收的垃圾几乎为零？ Young Gen：年轻代 GC 变化 ?...[题外话：如何知道哪些请求是慢请求呢？在 Pinpoint 中只需要框选上图中最上方的蓝色点即可，找到对应的请求，然后分析原因，解决耗时长的接口。
6月15日，由腾讯云主办的“数实共进产业行·浙江站”在杭州圆满开展，活动中腾讯云存储高级产品经理张泽南进行了“全景感知，让视图上云更便捷，存储更安全”主题演讲，与行业伙伴深度交流新一代视图计算解决方案...1、建设成本高——部分场景合规要求，存储周期长，本地化存储投入巨大；分布地域广且无专线网络，集中数据将面临高昂网络成本 2、管理能力低——终端设备涉及多视频协议，多地域、多厂商，如何集约化统一管理是一大难题...为此，腾讯云打造了新一代的智能视图解决方案，可以做到“设备接入+数据存储+AI分析”全链路的服务，更好的支撑多场景下客户上层应用。产品实践为智能视图计算平台，有如下几个优势特性。...COS提供业界领先的12个9的数据高可靠性，同时存储底层安全层层加码，包括抗DDOS攻击、数据打散并分离、多数据中心存储等多种安全举措，确保数据万无一失。...最后，张泽南讲解了智能视图方案在门店场景下数字化升级的实际案例，帮助用户整体成本减少30%，为其质检部门提高了数十人/月的工作效率。
---- 本文作者：红亚科技 CTO——卢兴民 红亚科技聚焦信息技术发展，为信息技术相关专业提供优质教学服务 背景 ChatOps 最早起源于 GitHub，它以沟通平台为中心，通过与机器人产生对话和交互...服务 600+ 高校的 IT 实训教学平台“青椒课堂”，为何选择 ChatOps 来承载业务，又如何将 SaaS 工具与开源工具结合形成完整的技术方案，本篇文章将为你揭晓答案。 ...如何结合 CI/CD 体系和 IM 开放平台构建 ChatOps 工具 当前 CI/CD 落地的现状及选型思考 1....其中最为繁琐的、需要多次人工操作的部分就是“部署配置” + “版本选择”这个过程，如何将制品按照一定的规则更新到对应的环境中，并且能够记住当前的选择便是这个流程的关键。...同时，环境也与当前的迭代关联，在需要时通过聊天指令进行快速创建。在迭代结束时，回收群、测试环境等，进行清理工作。 当前 ChatOps 主要实现以下指令： deploy —— 唤出部署设置卡片。
按照以上方式设置好后，就可以运行该案例代码了，运行一会儿后，就会出现以下提示—— ?...1.Details显示的是dump文件的情况，表示堆大小为1.1MB，有516个class,40.2k个Object，3个类加载器等； 2.功能视图模块； 3.报表模块； 我比较喜欢用Actions的Histogram...视图和Reports的Leak Suspects报表，Histogram视图是以类为维度来显示其实例数和每个类的使用内存量，可以协助我们查询哪些类对象占用较大内存；Leak Suspects则可以协助分析内存泄漏的原因所在...◆ - Histogram视图 ? 以Class Name为维度，分别展示各个类的对象数量，Shallow Size，Retained size。...根据这个Histogram视图，我们可以发现，com.example.demo.User数量和占用内存大小都比较高，同时说明了该User对象一直没有被GC回收掉，这时，可以右击，弹出框有以下一些菜单选项
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