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- 在自动驾驶领域，C++凭借其卓越的性能和高效的资源管理，成为实现环境感知和决策控制的关键技术。C++能够高效处理激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器数据，快速生成精准的环境模型。在决策控制方面，C++支持高效的路径规划、速度控制和紧急应对策略，确保车辆在复杂环境中安全、高效地行驶。C++的实时性和可靠性使其成为自动驾驶技术的重要支柱，推动未来交通的创新与变革。 在自动驾驶领域，C++凭借其卓越的性能和高效的资源管理，成为实现环境感知和决策控制的关键技术。C++能够高效处理激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器数据，快速生成精准的环境模型。在决策控制方面，C++支持高效的路径规划、速度控制和紧急应对策略，确保车辆在复杂环境中安全、高效地行驶。C++的实时性和可靠性使其成为自动驾驶技术的重要支柱，推动未来交通的创新与变革。
- 自动驾驶技术是近年来人工智能领域的一项重要发展。随着深度学习和强化学习技术的进步，自动驾驶车辆的智能化程度不断提高。强化学习（Reinforcement Learning，RL）作为一种自我学习和决策的技术，正在成为自动驾驶领域的核心方法之一。本文将深入探讨强化学习在自动驾驶中的应用现状、面临的挑战以及未来发展的潜力。 1. 强化学习概述强化学习是一种通过与环境交互来学习决策策略的机器学习方... 自动驾驶技术是近年来人工智能领域的一项重要发展。随着深度学习和强化学习技术的进步，自动驾驶车辆的智能化程度不断提高。强化学习（Reinforcement Learning，RL）作为一种自我学习和决策的技术，正在成为自动驾驶领域的核心方法之一。本文将深入探讨强化学习在自动驾驶中的应用现状、面临的挑战以及未来发展的潜力。 1. 强化学习概述强化学习是一种通过与环境交互来学习决策策略的机器学习方...
- 自动驾驶汽车被誉为未来交通的革命性技术，而人工智能是其背后的核心驱动力。通过深度学习、计算机视觉、强化学习等技术，自动驾驶汽车逐步实现了从辅助驾驶到完全无人驾驶的演进。本文将详细介绍AI在自动驾驶中的最新技术进展、典型应用、面临的挑战以及未来发展方向。自动驾驶技术的发展是人工智能领域中的一个重要方向，近年来取得了显著的进展，同时也面临着一系列挑战。### 技术进展1. **技术水平快速提升*... 自动驾驶汽车被誉为未来交通的革命性技术，而人工智能是其背后的核心驱动力。通过深度学习、计算机视觉、强化学习等技术，自动驾驶汽车逐步实现了从辅助驾驶到完全无人驾驶的演进。本文将详细介绍AI在自动驾驶中的最新技术进展、典型应用、面临的挑战以及未来发展方向。自动驾驶技术的发展是人工智能领域中的一个重要方向，近年来取得了显著的进展，同时也面临着一系列挑战。### 技术进展1. **技术水平快速提升*...
- 华为云CCE Autopilot以其Serverless架构，引领容器服务进入全新时代。通过免运维、动态资源管理、智能预测和自动化运维，CCE Autopilot不仅极大简化了IT管理，还显著降低了运营成本，提高资源的利用效率，同时，其兼容性保证了与Kubernetes生态的无缝对接，帮助用户敏捷应对市场，加速应用现代化。 华为云CCE Autopilot以其Serverless架构，引领容器服务进入全新时代。通过免运维、动态资源管理、智能预测和自动化运维，CCE Autopilot不仅极大简化了IT管理，还显著降低了运营成本，提高资源的利用效率，同时，其兼容性保证了与Kubernetes生态的无缝对接，帮助用户敏捷应对市场，加速应用现代化。
- 汽车车牌检测和识别实践指南，提供了算法方案和测试效果。EasyOCR 是一个用于从图像中提取文本的 python 库, 它是一种通用的 OCR，既可以读取自然场景文本，也可以读取文档中的密集文本。 汽车车牌检测和识别实践指南，提供了算法方案和测试效果。EasyOCR 是一个用于从图像中提取文本的 python 库, 它是一种通用的 OCR，既可以读取自然场景文本，也可以读取文档中的密集文本。
- 目标检测模型的基础知识包括 anchor box、iou、focal loss、nms算法等内容。⽬标检测算法通常会在输⼊图像中采样⼤量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的⽬标。 目标检测模型的基础知识包括 anchor box、iou、focal loss、nms算法等内容。⽬标检测算法通常会在输⼊图像中采样⼤量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的⽬标。
- RepVGG 是为 GPU 和专用硬件设计的高效模型，追求高速度、省内存，较少关注参数量和理论计算量。在低算力设备上，可能不如 MobileNet 和 ShuffleNet 系列适用。 RepVGG 是为 GPU 和专用硬件设计的高效模型，追求高速度、省内存，较少关注参数量和理论计算量。在低算力设备上，可能不如 MobileNet 和 ShuffleNet 系列适用。
- MobileNet 论文的主要贡献在于提出了一种深度可分离卷积架构（DW+PW 卷积），先通过理论证明这种架构比常规的卷积计算成本（Mult-Adds）更小，然后通过分类、检测等多种实验证明模型的有效性。 MobileNet 论文的主要贡献在于提出了一种深度可分离卷积架构（DW+PW 卷积），先通过理论证明这种架构比常规的卷积计算成本（Mult-Adds）更小，然后通过分类、检测等多种实验证明模型的有效性。
- ONNX 的本质只是一套开放的 ML 模型标准，模型文件存储的只是网络的拓扑结构和权重（其实每个深度学习框架最后保存的模型都是类似的），脱离开框架是没办法对模型直接进行 inference的。 ONNX 的本质只是一套开放的 ML 模型标准，模型文件存储的只是网络的拓扑结构和权重（其实每个深度学习框架最后保存的模型都是类似的），脱离开框架是没办法对模型直接进行 inference的。
- 解决不平衡样本问题的处理方法一般有两种: 从“数据层面”入手：分为数据采样法和类别平衡采样法。 从“算法层面”入手：代价敏感方法。 注意本文只介绍不平衡样本的处理思想和策略，不涉及具体代码，在实际项目中，需要针对具体人物，结合不平衡样本的处理策略来设计具体的数据集处理或损失函数代码，从而解决对应问题。 解决不平衡样本问题的处理方法一般有两种: 从“数据层面”入手：分为数据采样法和类别平衡采样法。 从“算法层面”入手：代价敏感方法。 注意本文只介绍不平衡样本的处理思想和策略，不涉及具体代码，在实际项目中，需要针对具体人物，结合不平衡样本的处理策略来设计具体的数据集处理或损失函数代码，从而解决对应问题。
- 深度学习是机器学习的一个特定分支。我们要想充分理解深度学习，必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。本文大部分内容参考《深度学习》书籍，从中抽取重要的知识点，并对部分概念和原理加以自己的总结，适合当作原书的补充资料阅读，也可当作快速阅览机器学习原理基础知识的参考资料。 深度学习是机器学习的一个特定分支。我们要想充分理解深度学习，必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。本文大部分内容参考《深度学习》书籍，从中抽取重要的知识点，并对部分概念和原理加以自己的总结，适合当作原书的补充资料阅读，也可当作快速阅览机器学习原理基础知识的参考资料。
- 本文内容为 cv 算法工程师成长之路上的经典学习教材汇总，对于一些新兴领域则给出了较好的博客文章链接。本文列出的知识点目录是成系统且由浅至深的，可作为 cv 算法工程师的常备学习路线资料。部分学习资料存在离线 PDF 电子版，其可在 github仓库-cv_books 中下载。 本文内容为 cv 算法工程师成长之路上的经典学习教材汇总，对于一些新兴领域则给出了较好的博客文章链接。本文列出的知识点目录是成系统且由浅至深的，可作为 cv 算法工程师的常备学习路线资料。部分学习资料存在离线 PDF 电子版，其可在 github仓库-cv_books 中下载。
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