自动驾驶

配图来自Canva 以桔色为主色调的滴滴出行，突然绿了。 近日，滴滴出行在其官方微博宣布，旗下滴滴拼车将正式改名为青菜拼车，采用全新品牌标识——一颗绿油油的青菜，同时也邀请了人气偶像朱正廷和黄明昊担任新的品牌大使。 对这次更名，滴滴表示青菜对大家来说既是日常需求的也是健康的，同时也代表着拼车普惠大众、绿色环保的产品定位。而更名之后，青菜拼车也是推出了很大的补贴力度来吸引用户。 低价青菜的背后 青菜拼车的大力补贴，换汤不换药。 滴滴希望青菜拼车在品牌独立之后，继续推动用户共享网约车座位，满足更多消费者需求，从而保证国民级价格。于是滴滴身先士卒，在官宣更名的同时也推出了很大优惠和补贴，用低价格吸引更多的用户选择青菜拼车。 整体来说，青菜拼车拥有三大优势，安全、准时和低价。 首先，青菜拼车保证了和滴滴出行一样高标准的安全标准。安全一直是滴滴最痛的伤口，此前接二连三的安全事件，让很多人对滴滴司机有了偏见，这让滴滴加大了平台内司机的监管力度，并且在青菜拼车中同样也有快车司机服务、行程分享等功能。 其次，青菜拼车上线了“准时宝”功能。为了省去用户拼车路线太绕不准时的顾虑，青菜拼车为用户承诺了最晚到达时间，并表示实际到达时间如果晚于预计时间，将按照每3分钟1元的力度对本次订单进行立减。 最后，青菜拼车进行了很大力度的优惠福利，这也是最重要的一点。青菜顺延了滴滴拼车的“拼成出发”功能

这些年，自动驾驶的概念很火。 美国汽车工程师协会提出了六级(L0-L5)分层模型，用来衡量自动驾驶的能力和水平。许多人对这个分类模型耳熟能详。 自动化测试和自动化驾驶一样，也是人类的梦想。 如何衡量自动化测试的水平呢？ 有人就参考自动驾驶的分层方法，对自动化测试也进行了类似的分级(参见《人工智能测试的六个层次》、《测试工程师不懂AI，还有未来吗？》等文章)。 仔细看完具体的分类内容后，我发现这些分级方法存在模仿过度的问题。 由于忽视了软件测试的本质，由于脱离了自动化测试的实际，而划分出在我看来有些错乱的类型。 例如，将难度最高的测试检查点自动化划分为L1层次。 给自动化测试分等级，不能偏离测试的基本原理。软件测试是构造测试输入，作用于被测软件，然后观察其实际输出并与期望输出进行比较的过程。 软件测试依赖于(1) 测试输入和(2) 期望输出。其中测试输入与测试数据、测试步骤、测试操作序列等概念等价。 在已知测试输入和期望输出的情况下，自动化测试成为一个编程问题。无数通用或专用编程语言，例如Python、Java、Robot Framework等，能够帮助我们解决这个问题。 编程需要人工。编程之后，测试就可以实现自动化执行。相比完全手动的L0，这个层次的自动化测试是L1。这也是自动化测试领域当今的主流水平。 在L1基础上，要想更进一步，需要突破测试输入和期望输出的自动生成。这是两个问题

达摩院再获自动驾驶权威测评第一。5月8日消息，在自动驾驶权威数据集Semantic KITTI上，达摩院凭借全新算法在“单帧3D点云语义分割”排行榜获得第一。该技术用于达摩院的无人物流车后，大幅提升了车辆的环境精细化理解能力，使车辆能够识别“厘米级”障碍物。 KITTI数据集是全球最权威的自动驾驶计算机算法评测数据集，为促进基于激光的语义分割研究，KITTI推出了细分数据集Semantic KITTI，通过全类别分割平均交并比(mIOU)和整体准确率(accuracy)两大指标，考察参赛者的技术能力。达摩院团队在两项指标的评比中均拿下第一。 点云（Point Cloud）是拥有三维坐标、强度等信息的激光点的集合，是计算机视觉领域常用的三维数据表示方式。自动驾驶车辆通常借助激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器识别环境信息。对于激光雷达获取的周围环境的3D点云，识别每个点的语义标签，就是“3D点云语义分割”。 △ 图左为原始点云，图右为经过语义分割的点云，自动驾驶车辆辨别出了行人、车辆、树木、建筑等物体。 除了行人、车辆等常规检测目标，道路周围的建筑、绿化、不明障碍物也会影响自动驾驶车辆的驾驶行为，3D点云语义分割技术的目标，便是帮助车辆更精细地理解道路环境。 达摩院自动驾驶实验室资深算法专家卿泉介绍，业界通用的点云局部上下文特征建模方法难以满足自动驾驶实时、精准的感知需求

点击 上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 整理：公众号 @湾区Python 作者：湾区Python 本文转载自公众号 学术志 ，作者已授权，未经许可请勿二次转载。 本科生和研究生到底有何区别？硕士和博士又有什么不同？这是很多人都有的困惑，对于这个问题的说法也有很多版本，我们挑选了几个比较经典的版本，以期能和大家一同探讨。 学生版 红烧肉版 本科论文 第一章：红烧肉的定义和类型； 第二章：各种红烧肉区别和特点； 第三章：东坡红烧肉的具体特点； 第四章：烹制东坡红烧肉的主要问题和对策。 结论：东坡红烧肉可以更好吃。 硕士论文 第一章：关于猪肉做法的文献综述； 第二章：红烧肉做法的历史演变过程； 第三章：传统红烧肉制作和研究方式介绍和比较； 第四章：马克思剩余价值理论对红烧肉做法的启示； 第五章：剩余价值红烧肉的具体做法； 第六章：剩余价值红烧肉的创新之处和进一步研究建议。 结论：红烧肉很好吃，但是吃的过程中注意区分，剩余价值理论指导下的红烧肉做得会更符合社会主义实践发展。 博士论文 序言：历史中猪肉食谱的文献综述、理论意义和现实价值、不足和问题； 第一篇（第一章到第三章）：猪是怎样养成的； 第二篇（第四章到第五章）：猪的各个部分肉质的区分和作用； 第三篇（第六章到第七章）：马克思理论不同发展阶段对红烧肉发展的影响和启示； 第四篇（第八章到第十章）

自治数据库的自治级别 阿里云 DAS支持ECS上数据库，云数据库RDS，云xxx，自己机房数据库 CloudDBA + HDM = DAS https://mp.weixin.qq.com/s/Lebwe8VkNkbPMQk5tFzJRw 目前，比较得到认可的数据库自动驾驶等级定义如下： Level-0:全部靠人肉，没有任何工具／产品辅助 Level-1:提供基础监控、告警等信息，不输出任何建议； Level-2:在某些场景下，能够输出诊断或者优化建议，但是建议是否采纳和应用，还是由人来决策，例如SQL诊断引擎； Level-3:在部分场景下，实现完全的自治，无需人参与，例如自动SQL限流、自动SQL优化、自动弹性伸缩等； 但是出事故，阿里云不负责，不管是ECS上数据库，云数据库RDS，云xxx，自己机房数据库 Level-4:实现数据库的完全自动驾驶。 f 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4328825/blog/4269089

转载于微信公众号：新智元 视觉跟踪领域国际顶级赛事 Visual-Object-Tracking Challenge (VOT) 2017年结果出炉，结合传统滤波及深度学习的方案取得最佳成绩。本文是第二名北京邮电大学代表团队的技术分享。他们基于滤波的框架，抛弃传统特征，只使用CNN特征，减少了特征冗余，缓解了模型过拟合，使追踪器在速度和精度上都有不小的提高。代码分享链接：https://github.com/he010103/CFWCR.git 随着深度学习在计算机视觉方面大放异彩，近几年物体追踪也得到了飞速的发展。物体追踪解决的问题是在一段时间内对于同一个物体在复杂的背景下（如遮挡，光照，物体旋转等），进行持续高速的跟踪。因此，物体追踪是监控，安防，自动驾驶，无人机，智能家居等应用中必须解决的关键课题。 作为视觉跟踪领域的最高峰，Visual-Object-Tracking Challenge (VOT) 是国际目标跟踪领域最权威的测评平台，由伯明翰大学、卢布尔雅那大学、布拉格捷克技术大学、奥地利科技学院联合创办，旨在评测在复杂场景下单目标短时跟踪的算法性能。由于每年的评测序列都会更新，且标注的精确度一年一年提高，VOT竞赛也被视为视觉跟踪领域最难的竞赛，远远超过了其他数据集。因此，每年最好的追踪算法都会在上面一展拳脚，在激烈的比拼中擦出灵感的火花。 今年的比赛 VOT 2017

点击上方“程序员江湖”，选择“置顶或者星标” 你关注的就是我关心的！ 来源：互联网 　　在中国，虽然程序员这个职业已经非常普及，但大多数人对程序员的了解还仅仅停留在薪资高的层面上。至于为什么薪资高，到底在做什么，很多人还是说不上来。 　　其实，程序员与其他行业的工作没有本质上的区别。现阶段社会任何一个岗位都有一定的入职门槛，只不过这个门槛有高低的区别。门槛越高的职位，收入也越高，这是一个基本常识。 　　 　　会计、销售、司机、医生等大家耳熟能详的工作，实际上和程序员没有本质上的区别。 　　如果你决定成为一名司机，你需要考取驾照并经过一定时间的练习。当你熟悉了某一类车型后，你可以选择继续开这一类型的车，也可以选择别的方向，比如卡车司机、客车司机或者招募一帮其他司机自己开运输公司。但是在路人看来，不管你做什么，大家还是会说，你是一名司机。 　　如果你想成为一名医生，同样你需要经过学习考取医师资格证，然后实习几年成为一名合格的医生。只要能够入门，你的职业发展也可以多种多样。 　　同理，程序员的本质是一个与机器打交道的工作，需要将人类的指令变换为机器能听懂的语言，让机器按照人类的想法来运行。 　　 　　如果你要入行，同样只需要经过一定时间的学习，了解机器运行的规律，学习机器的编程语言，即可胜任。入行之后，是选择开发还是运维，软件还是硬件，做产品经理还是自己开公司，决定权都在你自己

来源：电子发烧友综合报道，内容参考自雷锋网、IT之家、CnBeat，转载请注明以上来源 由于政策扶持，新能源汽车发展迅速，华为也开始进军新能源汽车市场，最近动作频繁，例如联合意法半导体研发汽车芯片、发布HUAWEI HiCharger直流快充模块、投资汽车芯片领域等。 在2019年上海第五届国际汽车关键技术论坛上，华为轮值董事长徐直军在演讲中介绍了华为汽车数字化解决方案，从其展示的一份PPT中可以看出，华为的智能能源业务主要包括mPower多形态电驱、充电及电池管理系统，该业务被视为华为智能汽车业务的根基。 对于加入智能汽车方面，华为轮值董事长徐直军表示，“华为不造车，而是聚焦信息通信技术，帮助车企造好车。更看重智能汽车的增量市场，目标是要成为智能汽车领域的增量部件供应商。” 华为汽车数字化解决方案，图片来自华为 一、建设“5G 汽车生态圈” 4月24日，华为官方宣布将联合一汽红旗、一汽奔腾、一汽解放、上汽乘用车、上汽通用五菱、广汽新能源、比亚迪、长安汽车、长城汽车、东风小康、东风乘用车、北汽新能源、江淮汽车、宇通客车、奇瑞、金康赛力斯、南京依维柯、T3 出行首批 18 家车企。 宣布正式成立“5G 汽车生态圈”，共同加速 5G 技术在汽车产业在我国商用进程，为消费者打造感知的 5G 汽车生态。此次，华为联合的这 18 家车企也几乎涵盖了中国绝大部分自主车企。

　　4 月 29 日，李想发表了关于新造车市场“存活论”的看法，他表示，虽然汽车市场足够大，但难度也特别高，上百个新造车企业如果最后只能活下来三家，理想汽车肯定努力让自己成为其中的一家，而我希望身边的战友是小鹏和蔚来。 　　4 月 30 日，理想汽车亮出了 6500 的交付数据，同时举行了一小时的精简春季媒体沟通会，雷锋网(公众号：雷锋网)根据整理的要点如下： 截止 2020 年 4 月 29 日，理想汽车自 2019 年 12 月正式交付以来已交付 6500 辆理想 ONE，截止 4 月 29 日，理想汽车在 4 月份已交付了 2600 辆理想 ONE。 对于理想汽车赴美上市传言做出回应，他表示，回答是或不是都没什么意义，理想汽车不需要大规模外部输血来维持经营。 理想汽车三年内就只做理想 one。在不断提升产品力的同时，他们也会通过“硬件 OTA”的方式来对老款车型进行各种改进。 理想汽车对利润没有很强的要求，但对整个经营现金流抓的很严格。 理想在自身方面很节约，初创企业一定要有初创企业的样子。 　　更重要的是，理想 ONE 不再单独归类于增程式混动车，而进入到插电式混合动力，准确地叫串联式插电混合动力。 　　李想表示，国家技术划分和补贴中一直将增程划到插电式混合动力中，增程本身就是插电式混合动力的一种，而从用户实际体验和反馈来说，“增程”也不好理解。 　　

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