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穿越“羊城”区,无人车是趁热度还是恰逢其时?

在封闭管区域内,肯定少不了暖心的故事。据新闻报道,荔湾区白鹤洞一位90多岁老人因病急需呼吸机,家人好不容易买到,但如何运进去成了难题。...“羊城”区, 汇聚无人驾驶“三方力量” 6日傍晚,在连接广州市海珠区与荔湾区疫情防区域的鹤洞大桥,桥头设置抗疫物资配送点,一辆经过消毒的无人自动驾驶汽车停靠在一旁,工作人员从配送点往车上运送一箱箱生活和防疫用品...,随后驾驶汽车自动驶离,向荔湾控管理区域运送物资。...其中,以文远知行为例,作为第一家进入区进行全无人驾驶进行物资配送的企业,首日派出3辆Robobus和2辆Robotaxi,并连续运转了近三周,解决的是抗疫物资运送的问题。

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ML | 风建模的KS

我们这做风模型的时候,经常是会用KS值来衡量模型的效果,这个指标也是很多领导会直接关注的指标。今天写一篇文章来全面地剖析一下这个指标,了解当中的原理以及实现,因为这些知识是必备的基本功。...不过这不影响我们去使用它,我们只需要知道在风中是怎么实现的,并且在实际场景中怎么去使用它就可以了。就如上面我们说的,KS在风主要是用于评估模型的好坏样本区分度高低的。什么是区分度?...可以看下图: 从业务上来说,就是越往后的箱子,客户的质量越差,rate整体上呈现单调性,从而可以把大多数的坏人,直接从箱的维度上就可以区分开来了,在后续的风策略使用体验上十分友好。...02 KS的生成逻辑 KS的生成逻辑公式也是十分简单: 好样本累计占比坏样本累计占比 在风领域,我们在计算KS前一般会根据我们认为的“正态分布原则”进行分箱,一般来说分成了10份,然后再进行KS的计算...03 KS的效果应用 KS的值域在0-1之间,一般来说KS是越大越有区分度的,但在风领域并不是越大越好,到底KS值与风模型可用性的关系如何,可看下表: 004 KS的实现 首先我们来对上面展示的例子进行

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RabbitMQ——流

在rabbitmq的实现中,为了防止消息发送速度过快,最终因大量消息的堆积导致异常,内部基于credit算法实现了一套流机制。...来看一个实际的例子,下面两幅图分别为出现流时网络接收进程与通道进程对应进程字典的信息。...---- 【消费者的流】 对于生产者的消息发送流程,我们看到了进程间的消息流。...而对于消费者的消费流程,实际上也有一个进程间的消息流,在这些进程之间也使用到了信用流机制,避免因网络发送慢,消息都堆积在网络发送进程中从而出现内存溢出等异常问题。...---- 【总结】 本文讲述了基于信用的流机制的相关原理,以及rabbitmq内部流逻辑在生产、消费过程中的处理机制。

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线技术

0.概述 车辆线系统包括线控油门,线转向,线控制动等。...re=view&pn=51 1.线控制动系统安全策略研究: ---- 1、不同类型线系统优缺点,硬件冗余布置方案。...2、用于线系统的通信网络FlexRay 3、电源供应系统,可能的故障及预案 4、电制动力的控制方式 5、制动力分配方案,ABS在线系统中如何实现 6、用于线控制车辆的紧急制动装置。...目的: 冗余线电源系统,电源管理器,保证能源供应安全。 各节点的实时控制和通信技术,减小响应时间。 整合ABS防抱死,ASR驱动防滑等芯片,提高制动安全性。 制动器失效模式,应急处理方案。...1.3 线系统安全性能要求 自检功能: 将监测到的故障以编码的方式存入存储器,并及时调用应急处理方案。 容错功能:即使节点故障,整个系统不丧失制动能力,保证车辆能以低速行驶到修理店。

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