工作中会遇到echarts在地图上面标记点位，后端数据传给城市名和坐标轴给你以后，如何添加到echarts上面渲染呢 echarts需要的数据 例子 { name...[114.271522, 22.753644] } name是城市名,value是坐标轴 拿到数据后 找到echarts的配置属性->series 代码如下 series: [ // 常规地图...{ type: 'map', mapType: 'china', aspectScale: 0.85, layoutCenter: ["50%", "50%"], //地图位置 layoutSize
陈桦 编译自TechCrunch 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 博世将与TomTom合作，开发新的高清本地化地图，其中将集成博世的“雷达道路标记”。这可以使汽车定位精度达到厘米级别。...一旦这项技术投入使用，那么汽车将会为地图制作做出很大的贡献。这将包括市场上现有的，利用博世雷达传感器进行改装的汽车。...现在，这些雷达会在探测到物体运动时激活，为了不断改进高清地图，博世将雷达传感器的工作方式改为持续进行，而不再基于活动去触发。 博世的地图解决方案将由定位信息组成，帮助汽车确定目前处于车道的什么位置。...来自各种信号源，包括博世雷达传感器的信息对于地图的正常工作至关重要。 博世表示，“雷达道路标记”将与任何“传统地图形式”兼容，因此可以用于更多用途，尤其是在地图成为自动驾驶技术安全高效的关键之后。...由于博世是全球领先的汽车零配件供应商，因此这些地图预计将会得到广泛使用。
# 如何自动提交站点地图给谷歌？...将你的站点地图自动提交给谷歌 # 前言 本文教大家如何自动提交网站的站点地图到谷歌 前提条件为你已经有Search Console的账号并绑定了你的网站~ 如果不知道什么是Search Console请先看下我之前的文章...站点地图（sitemap）一般分为两种方式来记录，xml格式文件或者txt文件，一般两种文件中包含了该网站的所有链接，可以提交给爬虫去爬取，让搜索引擎更快的去收录网站内容 # 站点地图示例 sitemap.xml...# 提交方式 如何手动提交站点地图给谷歌在我 这篇 文章中已经有介绍了，没看过的小伙伴可以看下 那么如何自动提交呢？...sitemap=URL/of/file 其中，sitemap=后面的内容，就填写你的站点地图在网站的位置 注意 sitemap=后面内容一定要处于公网环境，且可以让google访问的到 # 编码思路
答案是：谷歌快速收录网页可以通过GPC爬虫池技术完成。为了提高网站在互联网上的可见性，确保谷歌能够发现并收录你的网页是至关重要的。这篇文章将深入探讨如何确保你的网页得到谷歌收录。...使用谷歌工具利用Google Search ConsoleGoogle Search Console是一个无价的资源，能帮助你提交网站地图，监控收录状态，以及排查可能的抓取错误。...持续优化谷歌SEO策略分析调整Google优化策略凭借谷歌提供的分析工具，如Google Analytics，可以对网站的谷歌SEO进行深入分析。...这包括对收录网页的数据进行监控，了解哪些页面获得了收录，哪些未被收录，收录的速度如何，并据此优化你的策略。...记住，谷歌SEO是一个动态的过程，它要求你不断地学习、测试和调整，以适应搜索引擎不断变化的算法和标准。
林鳞 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 昨天，谷歌发布了TensorFlow Lattice，想拯救被训练数据中噪音折磨的机器学习模型开发者。...用户可在将任意近似输入-输出关系的数据从查找表中提取出来，简化定义宏观规则限制模型的过程，使机器学习模型能更好地适应总体趋势。...也就是说，训练查找表值是让训练样例的损失最小化，但此外，查找表中的临近值被限制在输入空间的给定方向上增加，这使这些方向上模型输出增加。...相关资料 谷歌官方研究博客介绍： https://research.googleblog.com/2017/10/tensorflow-lattice-flexibility.html 相关代码： https
02 自动驾驶时代，图商如何发挥重要作用? 根据国际地图标准协会NDS对业界的观察，在自动驾驶时代，地图内容信息将来自多个源头而不仅仅只来源于图商。 ?...03 四维图新如何用“活”地图赋能行业 在这样的背景之下，四维图新为了构建这样一套“活”的流动闭环，做了以下事情： 首先，在云端部署一套拥有高并发能力的自动驾驶服务平台——HDMS（HDmap service...所以高精度地图也需要基于图幅，做到多版本流式发布，支持客户浏览发现新数据，不仅让客户可以得到最新/当前版本数据，也可以按需提取数据的历史版本。 高精度地图分发服务和导航地图不同。...一旦开始自动驾驶，不仅需要用到高精度地图，而且要用到其他比如导航地图、动态信息地图、客户自有地图等等数据综合在一起，才能支持自动驾驶应用。...如何做到将不同源，甚至不同更新频率的数据综合起来统一关联应用，为此我们特地设置了用于关联的中间图层——交叉关联图层。 ?
如何让谷歌收录你的网站 说明 网站在没有提交搜索引擎收录之前，直接搜索你网站的内容是搜不到的，只有提交搜索引擎之后，搜索引擎才能收录你的站点，通过爬虫抓取你网站的东西。...文件，找到url，将url的值改为自己的域名 url: 域名 例如：url: https://www.xxxxx.top 步骤二: 生成sitemap 1.首先我们要使用git键入以下命令生成一个网站地图...里面包含了网站上所有页面的链接，搜索引擎通过这个文件来抓取网站页面 步骤四:进入谷歌站长工具配置（需要科学上网） 1.现在我们需要将网站提交谷歌搜索引擎搜索，进入谷歌站长平台，（需要科学上网）点击跳转：...searchconsole登录你的谷歌账号之后会让你验证网站所有权： ?...5.配置完毕即可 6.之后我们点击站点地图，随后在添加新的站点地图中将sitemap.xml的位置填上去，点击提交即可 ?
但是设置成login背景时，如果没有做一些css适应设置，图片就变样了，变成了这样： ? 严重变形了，这就造成了一种理想与现实的差距。...若想解决这个自适应问题，其实很好解决，只需要在前端代码里加上这样css即可： 1 .main { 2 background: url(..
AiTechYun 编辑：xiaoshan 在2015年，谷歌曾尝试去想象神经网络如何理解产生了迷幻图像的图像。...但谷歌也继续了DeepDream背后的研究，试图解决深度学习中最令人兴奋的问题之一:神经网络是如何做到这样的?...这让谷歌的技术人员可以看到网络中央的神经元是如何检测各种事物的——按钮、布片、建筑物——以及如何在网络层上建立起越来越复杂的结构。 ? GoogLeNet中神经元的可视化。...谷歌证明了这些组合可以让谷歌“站在神经网络的角度”，并理解在这一点上做出的一些决定，以及它们如何影响最终的输出。...谷歌的该项技术还可以缩小和显示整个图像是如何在不同的层“感知”的。这能够让技术人员真正看到从网络中检测到的非常简单的边缘组合，到丰富的纹理和三维结构，到高级结构如耳朵，鼻子，头部和腿的过渡。
谷歌 Ground Truth 团队正在研究如何让计算机自动将图片中的内容转变为谷歌地图需要的信息。...在先前阶段的研究中，研究人员逐渐意识到经过足够已标记数据的训练后，机器学习不仅可以用来保护用户隐私，还可以自动为谷歌地图进行实时信息的更新。...2016 年，使用这个训练集，谷歌实习生 Zbigniew Wojna 用整个夏天开发出了一个深度学习模型架构，该架构可以自动对街景图像进行标记。...人们依赖于谷歌地图的协助，而让地图随着城市、道路与商业区域的成长而同步更新仍然是一个非常有挑战性的任务。谷歌 Ground Truth 团队将会继续努力，将更多机器学习技术带给谷歌地图的用户。...为了展示新模型的能力，我们让它在更具挑战性的谷歌街景图数据集中读取商户名。
---- 新智元报道 编辑：David 【新智元导读】图神经网络（GNN）是机器学习的强大工具之一，但在训练数据上往往依赖于特定领域，为了解决由领域转移和数据标记偏差造成的性能下降，谷歌提出了一种新方法...数据分布偏移对GNN性能的影响 为了证明数据分布的偏移如何影响GNN的性能，首先为已知的学术数据集生成一些有偏见的训练集。...为了解决这个问题，研究人员提出了一个对泛化高稳健性的正则化器，让训练数据和来自未标记数据的随机均匀样本之间的分布偏移实现最小化。...为了实现这一点，研究人员在模型训练时对域偏移进行实时测量，并在此基础上使用直接惩罚策略，迫使模型尽可能多地忽略训练偏差，让模型为训练数据学习的特征编码器对任何可能来自不同分布的未标记数据也能有效工作。...另外，本文还研究了如何在有偏见的训练数据存在的情况下，让模型更加可靠。
一种是创建完整的高清地图，让未来的无人驾驶汽车自行导航；另一种方法是逐渐绘制地图，利用当今的车辆中配备的传感器，让汽车逐渐提升驾驶过程的自动化程度。 Alphabet同时尝试这两种模式。...谷歌于12月发布了一个名为“车辆地图服务”的早期版本，可以将汽车的传感器数据整合到地图中。 谷歌正在向使用Android Automotive嵌入式系统的汽车厂商提供这项服务。...“即使你能开着自己的车全世界的每条道路上行驶，你又该如何更新？”Mobileye公司的发言人Dan Galves问道，“你得把这些车再送过来。” 与传统的数字地图不同，自动驾驶地图几乎需要不断更新。...他们的想法是让汽车主动查看车道标志、交通信号和道路边界等物体，使之自动完成一些驾驶任务。 Mobileye表示，这种模式耗费的计算资源少于建造一套全面的高清地图。...Uber的经理Lisa Weitekamp表示，Uber正在探索如何将绘制地图的传感器集成至平台上数百万普通车辆中。
近日，DeepMind 与谷歌地图展开合作，利用图神经网络等 ML 技术，极大了提升了柏林、东京、悉尼等大城市的实时 ETA 准确率。...很多人使用谷歌地图（Google Maps）获取精确的交通预测和预估到达时间（Estimated Time of Arrival，ETA）。...Google Maps 如何预测 ETA 为了计算 ETA，Google Maps 分析了世界各地不同路段的实时交通数据。...如何以任意准确率表示连接路段的规模可变样本，进而保证单个模型也能预测成功？...在对交通情况进行建模时，车辆如何穿过道路网络是该研究的关注点，而图神经网络可以对网络动态和信息传播进行建模。
文 | 曾响铃 来源 | 科技向令说（xiangling0815） 中心大屏幕上，一张三维地图正在动态展示着人口、企业、交通、绿化、水域等各类与政府管理职能直接相关的指标，来自遥感影像、激光点云、遍布各地的物联网传感器等在为这张地图源源不断提供着实时信息...这一幕，发生在河南省某地级市所建设的新型智慧城市系统中，实时、准确、便捷的一张地图，大大提升着城市治理的效率和效果。...而从超图的解决方案背后，也可以窥见以鲲鹏究竟如何推动GIS发展、满足严苛的数字政府需求。...2、“能力释放”，让GIS充分“榨取”软硬件系统的性能 在拥有更高天花板的基础上，超图凭借鲲鹏全栈体系自带的各种工具、应用，还同时对这套全栈架构进行着极致的性能利用。...3、“巧力融合”，建立兼容统一的GIS场景应用发展环境 有了肌肉，也能使出力气，剩下的，是如何更巧妙地对战，而不是只有单一的招式和蛮力。
如何让大模型变得更聪明：提升理解力、泛化能力和适应性人工智能技术的飞速发展，使得大模型在多个领域展现出了前所未有的能力。从自然语言处理到图像识别，大模型的应用无处不在。...然而，尽管大模型已经取得了显著的成就，但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。那么，如何让大模型变得更聪明呢？本文将从多个角度探讨这个问题，并提出一些可能的解决方案。一、提升理解力1....为了让大模型更好地理解上下文，可以通过以下方式增强语境感知能力：长期依赖建模：通过改进模型架构，如引入记忆网络或使用Transformer中的长短期记忆（LSTM）单元，模型可以更好地捕捉和记忆长期依赖信息...例如，加入更多的口语、俚语和方言数据，可以让模型在实际应用中表现得更加灵活和自然。数据增强技术：通过数据增强技术，如数据扰动、数据扩展和数据合成，增加训练数据的多样性，从而提升模型的泛化能力。2....三、提升适应性1. 自适应学习自适应学习使得模型能够根据环境的变化进行调整，提高其适应性。可以通过以下方式实现自适应学习：元学习：通过元学习算法，模型可以在不同任务之间进行快速迁移和适应。
在搜索业巨擘谷歌的手中，机器学习工具在2021年通过监管谷歌地图上的违规行为，得到了真正的锻炼。 谷歌地图团队表示：「我们的团队致力于让真人用户在地图上发布的内容尽量可靠，并基于现实世界的亲身体验。...谷歌用机器学习一年内删除过亿次欺诈性编辑、近两亿条违规影像 谷歌公司在最近一篇关于如何保持地图信息可靠的官方博客帖子中，表示该公司结合了机器学习和人工操作员，在2021年内阻止了超过1亿次对地图应用程序上的谷歌商户页面资料进行欺诈性编辑的企图...这条关于维持谷歌地图可靠性的帖子，还提到了在2021年新冠疫情缓和、商业活动重新开张后，谷歌如何保护商家免遭地图应用程序上相关虚假评论损害所采取的措施。...谷歌地图还有一组人在人工评估企业和用户标记的评论。在某些情况下，除了删除违规评论外，谷歌还会暂停用户帐号并提起诉讼。...为了解决这个问题，谷歌数据运营团队持续手动标记常见的建筑轮廓，然后使用这些标注过的数据，训练机器学习算法，让AI学会哪些图像与建筑边缘和形状相对应。
但，考虑到不同人、不同环境、不同内容，谷歌助手的语音双工技术在实际情况表现如何，还有待检验。...在Android P上，增加了自适应电池、自适应亮度两个功能，主要是基于谷歌的大数据以及深度学习技术，智能判断用户对App的使用情况，自动更改CPU的负载和手机亮度，让手机的续航更加长久。...4 Google Maps（谷歌地图）——增强服务和社交属性 谷歌地图在此次发布会上也得到了升级。...首先是谷歌地图可以通过对交通的预测和对以外数据分析，告诉用户去这个目的地停车是否困难，哪种交通方式过去比较容易。...这是Waymo首次登上谷歌I/O大会，Waymo CEO约翰·克拉夫茨克（John Krafcik）阐述了如何利用谷歌大脑和机器学习技术来解决无人驾驶研发中的各种各样的问题，比如让无人驾驶汽车发现行人等等
伴随着谷歌的成长发展，作为谷歌较早期的员工之一，从走出校园的青葱工科男到成为一名构成谷歌中坚力量的高级工程师，王勇在谷歌的近10年职业生涯同时也是个人的成长奋斗史，他几乎经历了谷歌发展时期中的各个关键部门...，经手并领导了包括安全、广告等多项重要业务，成为谷歌广告—这一谷歌旗下最关键部门内不可或缺的支柱型专家人才。...我甚至有权拦截 所有对谷歌的访问 ▼ 在谷歌最初的一份工作，实际上并不是王勇最理想的职位。...另一个让他印象深刻的是在遇到问题时，公司的态度并不是针对责任个人，而是研究问题本身，这些点点滴滴的项目和经历不断提高了团队的凝聚力和战斗力。 此外，在对付外界的恶意的钻空子行为时，谷歌也毫不手软。...不作恶的“代价” 我如何让谷歌 “损失”巨额广告费 ▼ 谈到在谷歌的广告业务部门的职业生涯，王勇说让他印象最为深刻的是谷歌在业务中所反映出来的一家伟大公司的精神和气质。
现在，谷歌大脑搞出了一个新的优化器VeLO，无需手动调整任何超参数，直接用就完事了。 与其他人工设计的如Adam、AdaGrad等算法不同，VeLO完全基于AI构造，能够很好地适应各种不同的任务。...所以，这个基于AI的优化器是如何打造的？ VeLO究竟是怎么打造的？ 在训练神经网络的过程中，优化器（optimizer）是必不可少的一部分。...于是谷歌大脑的研究人员灵机一动：为何不用AI来做一个优化器呢？ 设计上，优化器的原理基于元学习的思路，即从相关任务上学习经验，来帮助学习目标任务。...基于这一思想，VeLO也会吸收梯度并自动输出参数更新，无需任何超参数调优，并自适应需要优化的各种任务。 架构上，AI优化器整体由LSTM（长短期记忆网络）和超网络MLP（多层感知机）构成。...现在，这篇谷歌大脑论文的作者们也这样做了，谁写的论文、谁搭建的框架一目了然： 不知道以后会不会成为机器学习圈的新风气（手动狗头）。
这包括开发新的算法和技术，例如通过将强化学习（RL）与大型语言模型（LLMs）结合，这也是当前AI研究的热门方向之一，这种方法的核心在于通过与环境的交互来不断学习和调整模型的行为，使其更好地适应人类的直觉和逻辑...安波：这项研究主要是解决了如何用强化学习让大语言模型通过与动态环境交互的方式提升自己能力的问题。...这其中又具体细分为： 1）如何让能力较弱的大语言模型能够稳定输出环境中可执行的合法动作； 2）如何利用大语言模型学习到的海量知识指引智能体在环境中高效探索； 3）如何设计一套高效的pipeline让模型根据环境中的奖励信号进行参数更新最后找到最优策略...3、“要超越人类就要和环境交互” AI科技评论：您如何看待TWOSOME框架在处理未见过的任务或环境时的泛化表现？这种能力如何影响模型在现实世界应用的潜力？...安波：TWOSOME探索了一种如何让大语言模型和环境交互不断提升自身能力的方法，同时也是一种如何为强化学习智能体引入先验信息帮助探索的一种方法。
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