这几天在公司接手了一个项目，是之前其它组的，现在要继续完成它。那我要做的第一件事，就是熟悉代码。对，就是看别人写的JS代码。文档嘛，自然是没有的。 之前也有试过看代码，但项目中N多JS文件，每个JS文件上千行，一行一行的看下来，用不了几分钟就完全晕掉了。完全不知道某一行里的判断，是在判断什么，那个变量是什么意思，顺着调用顺序看下来，会发现看到后面的时候，前面看的内容已经忘了。 于是，这一次，我决定换一个方式读JS源码。 这个项目中有N个JS文件，我把入口的JS文件拿出来先看，然后我把它里面所有的函数名，都用
人在驾驶过程中会注意红绿灯的信息，而自动驾驶更离不开红绿灯信息，有了红绿灯信息，自动驾驶车辆才能更好地与车路进行交互。本篇分析 Apollo 6.0 中红绿灯检测和识别中的相关算法逻辑及部分代码实现。
前面两个章节学习了 CountDownLatch 和 CyclicBarrier ，他们都是递减同步器，今天学习递增同步器 Semaphore。
汉东省政法大学附属中学所在的光明区最近实施了名为“智慧光明”的智慧城市项目。具体到交通领域，通过“智慧光明”终端，可以看到光明区所有红绿灯此时此刻的状态。小明的学校也安装了“智慧光明”终端，小明想利用这个终端给出的信息，估算自己放学回到家的时间。
前一篇文章讲到了 Apollo 中红绿灯算法逻辑和各部分代码位置及粗略流程，本篇文章更进一步去分析具体代码实现。
在低级别无人驾驶中，一般就是辅助倒车，辅助驾驶，辅助避让。或者说多数情况无人驾驶都是在特定的场景，如常说的高速场景。
编译|王婧 丁一 校对|丁雪 姚佳灵 前言 让我们以一个小练习开始本文。请拿出笔和纸，一有答案就写下来。不要反复思考，应该在15秒内完成。 请在纸上写下对于“一个成功的数据科学家需要哪些技能？”的问题的答案。 很多读者可能已经写过代码，有着关于分析工具、统计学等等的知识。要成为一个成功的数据科学家，这些当然是必须的，但还远远不够。 区分一名分析学家/数据科学家好坏与否的最重要的技能之一是：面对复杂问题，确定分析框架，简化假设，分析问题，然后找到解决方案。至于那些分析工具只是用来解决问题的手段和方法而已。 在
本文介绍一种更复杂的方式，在地图上叠加红绿灯。下图左侧的表格条件格式不仅红绿灯标注了地区的指标达成状况，而且红绿灯的位置和地区对应。右侧是新卡片图显示效果。
交通信号灯是指挥交通运行的信号灯，也称红绿灯，由红灯、绿灯、黄灯组成。红灯表示禁止通行，绿灯表示准许通行，黄灯表示警示。三种颜色的指示灯亮的时间并不是随意设置的，合理的设置各个指示灯的时间，可以有效地疏导交通流量、提高道路通行能力，减少交通事故。本文主要通过使用博途软件、西门子S7-300编辑红绿灯的控制逻辑程序来讲解指示灯控制流程工作，以便在后续的研究过程中更熟悉设备运行。
但摄像头有着容易受环境影响、缺乏深度信息等缺点，给无人驾驶系统中的视觉感知算法带来了巨大的挑战。因此，如何建立一套高精确率和高稳定性的视觉感知算法，是无人车感知模块的核心问题。视觉感知算法在 Apollo 平台上主要有 3 个应用场景，分别是红绿灯检测、车道线检测、基于摄像头的障碍物检测。
前言 变更是网络运营中最常见的工作之一。过去，想要在变更过程中监控网络质量变化，变更人员需要自行准备样本进行质量探测，同时逐个打开变更设备的流量视图以及关联区域的业务探测曲线，并在实施过程中实时关注这些页面。实施完成后，根据经验确认无异常，即结束变更。看起来行云流水又风平浪静的一次操作，往往在变更结束后却收到业务报障，此时才忽然发现变更存在异常，然后紧急回退来恢复业务，但从业务受到影响开始，到变更回退后业务恢复，影响时间已非常长，已经造成了严重网络故障，影响用户体验。如果能给变更加个“护身符
红灯车过，人停；绿灯人过，车停。每天走在马路上，到处可见红绿灯指挥着我们什么时候可以过马路，什么时候不能过马路。无论是人还是车，都时刻关注着红绿灯的状态，一旦红绿灯的状态发生了改变，我们总能第一时间发现，并且做出相应的响应…..说真，红绿灯真的是个伟大的发明。
作者 | 神经星星 来源 | HyperAI超神经 By 超神经 内容一览：谷歌在近期发布的介绍可持续发展项目的博客和视频中，介绍了在以色列几个城市中安装了 AI 交通灯，是如何减少汽车空转造成的污染和能源消耗的，以及如何通过 AI 交通灯减少了路口的拥堵。 关键词：Google 智能交通 图像识别 交通预测 谷歌的碳中和：智能通行 Google 在前日于官网发布了一篇名为《Giving you more sustainable choices with Google（谷歌为你提供可持续选择）》的博客文
我一直习惯走天桥的这条路，但是路上我经常看到更多的人是去走红绿灯那条路，刚开始不是很理解，为此我特意用地图对比了两条路线，发现红绿灯那条路近一些，这个应该是主要原因吧，另外不用爬桥，应该也有一定的关系。
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一次遇红灯，一路都红灯。 家人们，提到通勤堵车，那种等待的痛苦是否依旧历历在目？ 还真别说，这种难受劲儿，每天经历的人可不在少数。 央视最新曝出来的一个极端通勤数据直接上了热搜： 我国超过1400万人忍受着单程耗时超过60分钟的极端通勤！ 这背后的原因，刨除“住得远”这个硬伤之外，“交通拥堵”明显成为罪魁祸首。 开车通勤的人最怕一路遇红灯“走走停停”，哪怕是打车，很多司机师傅也会为了选择信号灯较少的线路。“躲”红灯变成了一场人和路口的博弈。 难道就
我们知道Python中多进程是相互执行互不干扰的，但是如果多进程之间需要对同一资源对象进行操作或者多个进程之间有相互依赖的，那就需要一个共享变量供多进程使用。Python multiprocessing 多进程之间相互协调的方式有如下几种: Lock:锁,Queue:队列, Semaphore:信号量 ,Event:事件，Pipe:管道 。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/135113.html原文链接：https://javaforall.cn
需求1:每5秒钟统计一次，最近5秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滚动窗口
机器之心原创 作者：泽南 毫末智行的 HPilot，不到一年时间就站上了国内智能驾驶第一。 自动驾驶前进的速度，比我们想象得要快一些：今年，全场景辅助驾驶就会在国内落地了。 4 月 19 日，毫末智行在 AI DAY 活动正式推出「城市智慧领航辅助驾驶系统」NOH，并预计将于年中量产落地。 「2021 年，毫末智行提出中国自动驾驶的新范式，也就是毫末智行的致胜公式：以领先的数据智能体系，乘以稳定的量产能力乘以安全，之后再乘上生态的 N 次方。毫末智行的致胜公式源于毫末对自动驾驶行业的深刻理解，是毫末智行自
内容一览：谷歌在近期发布的介绍可持续发展项目的博客和视频中，介绍了在以色列几个城市中安装了 AI 交通灯，是如何减少汽车空转造成的污染和能源消耗的，以及如何通过 AI 交通灯减少了路口的拥堵。
注：车辆检测红绿灯状况的时间与通过改变count计数来改变红绿灯的每次count增加的时间可以随意设定。
近日网上疯传的一条推文显示，一辆特斯拉汽车将月亮误认为是红绿灯中的黄灯。 特斯拉的全自动驾驶技术以前也闹过类似的乌龙事件。 车主们表示，他们的车子还被广告牌和汉堡王招牌愚弄过。 特斯拉首席执行官Elon Musk多年来一直承诺完全自动驾驶的汽车指日可待。 但他公司的全自动驾驶（Full Self-Driving）技术依然名不副实。尽管Musk的目标是最终使这套系统比人类驾驶员更安全，但它目前在识别任何人类驾驶员一眼就能看出的物体上都失败了。 比如说，上周四一名特斯拉车主在推特上发布了一段视频，视频显示他的
上一篇说顶点着色器和片元着色器的皮毛，这篇郭先生说一说着色器变量，通过变量可以设置材质。先看看今天要做的如下图。在线案例请点击红绿灯。
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】大半夜的，四下无人又没车，为何还要我等这么久的红灯？这两天，马斯克也在思考这个问题。 对于社畜来说，大城市的交通无非分为两种：白天不让上班；晚上不让回家。 时间来到后半夜，随着时间的推移，车流逐渐稀疏。然而，为啥卡在路口的时间反而还变长了？ 最近，一位老哥抱怨说，凌晨的路上连辆车都没有，但是自己却需要在空无一人的路口默默地等待20分钟，红灯才会变绿。显然，红绿灯应该交给AI去控制。凌晨两点多，不知道是不是也在路口等着漫长的红绿灯，马斯克也深表赞同
首先，我们可以肯定的是太阳东升西落是肯定会发生的，我们称为确定现象。而在十字路口遇到红绿灯的颜色可能是红色，可能是绿色，可能是黄色，这个是不确定的，我们称之为随机现象。对随机现象做的一次实验，我们称为随机实验。虽然在十字路口会遇到什么颜色的灯，我们不知道，但是所有的结果，我们是可以预见的(红、绿、黄)，这又表现出了一定的确定性，而且这种实验，我们是可以重复的。而一男一女牵手后在一起的时间也是一个随机现象，他们可能马上就分手，也有可能一生一世。
视频B站链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Vm411r7Fx/?spm_id_from=333.999.0.0
基于机器视觉模块OpenMV采集车道、红绿灯、交通标志等模拟路况信息，实现一辆能车道保持、红绿灯识别、交通标志识别、安全避障以及远程WiFi控制的多功能无人驾驶小车。
自动驾驶是人工智能当前最热门的方向之一，也是未来将对人类生活会产生重大影响的方向。机器学习在自动驾驶中有举足轻重的地位，从环境感知到策略控制，都有它的身影。在本文中，SIGAI将以百度阿波罗平台为例，介绍机器学习在自动驾驶系统中的应用，揭开自动驾驶算法的神秘面纱。
今天中午起来，就看到一个朋友群里在讨论谷歌居然死人了。吓了我一大跳。仔细一读，其实也不是今天才发生的事情了。
交通拥堵是困扰城市居民的老大难问题，尤其是部分老旧城区路段，越来越难以满足出行车辆的日益增长的现状。如何化解交通拥堵呢？本篇就为大家介绍基于智慧路灯杆的“智能红绿灯”应用方案。
多功能智慧杆的优势之一在于模块化的功能组合，能够根据场景需求自由搭载硬件外设，开发专项功能。比如在十字路口的多功能智慧杆，可以选择搭载AI摄像头、智能红绿灯、显示屏、环境传感器等设备，实现基于现场车况的智能交通灯调控。
智慧生活是未来发展的主题，研究表明，通勤时间对人们生活幸福度具有较大的影响，因此如何有效的减少人们通勤时间，实现以人为本的生活理念，是急需解决的问题。
观察者模式定义对象间的一种一对多的依赖关系，当被观察的对象发生变化时，所有的观察者都将得到通知进行相应的操作
理论上来讲，可以在车载系统检测和获取所有道路信息(可行驶路径、车道优先级、红绿灯与车道的关联关系、车道与人行横道与红绿灯的关系等)，但是目前的AI能力无法保证实现很高的MTBF(Mean Time Between Failures, 平均无故障时间)，所以需要提前把这些信息都准备好。
很多人不知道什么是Window？有哪些用途？ 下面我们结合一个现实的例子来说明。
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 景驰无人车最近怎么样了？ 在6月初，他们对外展示过台风天穿越江底隧道的路测视频，秀了一把传感器融合、定位以及感知算法上的技术实力。 但对于
红绿灯常常在条件格式中使用，突出指标好坏。Power BI默认的红绿灯条件格式如下图所示。
Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart。
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3.给定一个整数数组 a，其中1≤a[i]≤sn（n为数组长度），其中有些元素出现两次而其他元素出现一次。找到所有出现两次的元素。你可以不用到任何额外空间并在O（n）时间复杂度内解决这个问题吗？ function findRepeat2Element (arr: number [ ]) i // TODO: ｝
聊起 AI，画面都充斥着机械语言：精密高级的芯片，光怪陆离的智能产业……你眼中的 AI 有什么样的能力？能给传统行业带来哪些变革与发展？基于此，云加社区联手知乎科技，从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。
LaneLets是自动驾驶领域高精度地图的一种高效表达方式，它以彼此相互连接的LaneLets来描述自动驾驶可行驶区域，不仅可以表达车道几何，也可以完整表述车道拓扑，同时可以集成交通规则和人的驾驶习惯。
把上面代码的Generator函数 foo 可以写成 async 函数，就是这样：
随着城市人口、机动车数量与日俱增，现有城市交通设施已无法满足日益增长的交通需求，再加之城市交叉路口通行效率低、事故预警系统缺乏等因素，城市道路安全事故频发。据相关数据统计，每年因交叉路口交通事故死亡的人数约占总交通事故死亡人数的20%，加快城市智能运输系统建设，加强智能交叉路口管理迫在眉睫。
前面的文章分析了 Apollo 6.0 代码中如何进行红绿灯检测，这篇文章介绍另外一个感知任务：车道线检测。 相关的文件路径整理如下：
作者简介：毕啸南，知名青年学者，量子位专栏作家，《中国AI领袖人物访谈》系列制片人、主持人。点击文末阅读原文，关注量子学园的毕啸南专栏，跟随他一起持续深度对话李开复、周鸿祎、王小川、王海峰、胡郁等众多人工智能领域的领军人物。 红绿灯是人类交通史上最为伟大的发明之一，它用最为直观鲜明的灯光信号控制着城市脉搏的起伏。 1868年12月10日，第一盏信号灯在伦敦议会大厦的广场上点亮。这盏信号灯是煤气灯，灯柱高7米，顶端挂着一红一绿两盏提灯，需要由当值的警察手动进行切换。不幸的是，这盏信号灯只正常运作了23天，煤
测试代码是确保代码稳定的第一步。能做到这一点的最佳方法之一就是使用单元测试，确保应用程序中的每个较小的功能都按应有的方式运行——尤其是当应用程序接收到极端或无效输入，甚至可能有害的输入时。
作者：陈光 上汽集团 | 高精度地图&环境建模工程师 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 在社交媒体上红极一时的Tesla AutoPilot功能，并还没有达到自动驾驶的L3的级别。其在高速公路上的自动驾驶技术可以理解为：ACC自适应巡航 + LKA车道保持辅助。 那为什么达不到L3甚至以上的级别呢？答案是：没有高精度地图。 Q：为什么没有了高精度地图，自动驾驶寸步难行？ A：因为高精度地图不仅仅是地图，更给了无人车上帝视角。 1.传感器的性能边界 车载传感器的性能边界指的不仅是测量范围，还有面对不
trafficLight import threading import time event = threading.Event() def drive(name): i = 0 while True: i = i + 1 print(name + "正在行驶中，行驶了" + str(i * 60) + "Km") time.sleep(1) event.wait() print(name + "通过了红
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