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AI实战分享 | 基于CANN的辅助驾驶应用案例
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AI实战分享 | 基于CANN的辅助驾驶应用案例
摘要:什么是辅助驾驶?简而言之,就是借助汽车对周围环境的自动感知和分析,让驾驶员预先察觉可能发生的危险,有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性. 导读:基于昇腾AI异构计算架构CANN的辅助驾驶AI应用实战开发案例,不仅可以实时检测路面车辆,还能计算出车距,辅助驾驶员进行决策.此项目源码全部开源,传送门已开启,小伙伴们快来体验吧! 引言 科幻片中光怪陆离的飞行器,寄托着人类对未来出行的无限遐想.随着科技的进步,能够自动驾驶的汽车,已经离我们越来越近. 自动驾驶带给人类的惊喜不止是酷炫的自动超车变道,还…
盘它!基于CANN的辅助驾驶AI实战案例,轻松搞定车辆检测和车距计算!
摘要:基于昇腾AI异构计算架构CANN(Compute Architecture for Neural Networks)的简易版辅助驾驶AI应用,具备车辆检测.车距计算等基本功能,作为辅助驾驶入门级项目再合适不过. 本文分享自华为云社区<盘它!基于CANN的辅助驾驶AI实战案例,轻松搞定车辆检测和车距计算!>,作者:昇腾CANN. 引言 科幻片中光怪陆离的飞行器,寄托着人类对未来出行的无限遐想.随着科技的进步,能够自动驾驶的汽车,已经离我们越来越近.自动驾驶带给人类的惊喜不止是酷炫的自动超车…
Go/Python/Erlang编程语言对比分析及示例 基于RabbitMQ.Client组件实现RabbitMQ可复用的 ConnectionPool(连接池) 封装一个基于NLog+NLog.Mongo的日志记录工具类LogUtil 分享基于MemoryCache(内存缓存)的缓存工具类,C# B/S 、C/S项目均可以使用!
Go/Python/Erlang编程语言对比分析及示例 本文主要是介绍Go,从语言对比分析的角度切入.之所以选择与Python.Erlang对比,是因为做为高级语言,它们语言特性上有较大的相似性,不过最主要的原因是这几个我比较熟悉. Go的很多语言特性借鉴与它的三个祖先:C,Pascal和CSP.Go的语法.数据类型.控制流等继承于C,Go的包.面对对象等思想来源于Pascal分支,而Go最大的语言特色,基于管道通信的协程并发模型,则借鉴于CSP分支. Go/Python/Erlang语言特…
ASP.NET Core 实战:基于 Dapper 扩展你的数据访问方法
一.前言 在非静态页面的项目开发中,必定会涉及到对于数据库的访问,最开始呢,我们使用 Ado.Net,通过编写 SQL 帮助类帮我们实现对于数据库的快速访问,后来,ORM(Object Relational Mapping,对象关系映射)出现了,我们开始使用 EF.Dapper.NHibernate,亦或是国人的 SqlSugar 代替我们原来的 SqlHelper.cs.通过这些 ORM 工具,我们可以很快速的将数据库中的表与代码中的类进行映射,同时,通过编写 SQL 或是 Lambda 表达…
.NET Core中的验证组件FluentValidation的实战分享
今天有人问我能不能出一篇FluentValidation的教程,刚好今天在实现我们的.NET Core实战项目之CMS的修改密码部分的功能中有用到FluentValidation,所以就以修改用户密码为实例来为大家进行一下ASP.NET Core中的验证组件FluentValidation的实战分享,希望能对大家有所帮助!由于本文以.NET Core实战项目之CMS中的项目为例,因此此篇文章会收录到系列教程的目录中. 本篇文章已经收纳入<.NET Core实战项目之CMS 第一章 入门篇-开篇及…
R语言实战实现基于用户的简单的推荐系统(数量较少)
R语言实战实现基于用户的简单的推荐系统(数量较少) a<-c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4,5,5,5,5,6,6,7,7) b<-c(1,2,3,4,2,3,4,5,4,1,2,3,2,4,5,2,6,4,1,2,3,4) da<-data.frame(a,b) a<-c(1,1,2,2,3,3,3,3,3,4,4,5,5,5,6,6,7,7) b<-c(2,5,7,2,6,4,7,1,8,6,3,3,4,1,2,4,4,9) da2<-da…
【书籍连载】《STM32 HAL 库开发实战指南—基于F7》-第一章
从今天起,每天开始连载一章<STM32 HAL 库开发实战指南—基于F7>.欢迎各位阅读.点评.学习. 第1章 如何使用本书 1.1 本书的参考资料 本书参考资料为:<STM32F76xxx参考手册>和<Cortex®-M7内核编程手册>,这两本是ST官方的手册,属于精华版,面面俱到,无所不包.限于篇幅问题,本书不可能面面具到,着重框图分析和代码讲解,有关寄存器的详细描述则略过,在学习本书的时候,涉及到寄存器描述部分还请参考这两本手册,这样学习效果会更佳. 1.2…
深度学习实战篇-基于RNN的中文分词探索
深度学习实战篇-基于RNN的中文分词探索 近年来,深度学习在人工智能的多个领域取得了显著成绩.微软使用的152层深度神经网络在ImageNet的比赛上斩获多项第一,同时在图像识别中超过了人类的识别水平.百度在中文语音识别上取得了97%的准确率,已经超过了人类的识别能力. 随着深度学习在越来越多的领域中取得了突破性进展,自然语言处理这一人工智能的重要领域吸引了大批的研究者的注意力.最近谷歌发布了基于深度学习的机器翻译(GNMT),和基于短语的机器翻译相比,错误率降低了55%-85%以上,从而又引发…
分享基于EF6、Unitwork、Autofac的Repository模式设计
目录 分享基于EF6.Unitwork.Autofac的Repository模式设计 一.实现的思路和结构图 二.Repository设计具体的实现代码 三.Repository设计的具体的使用 四.思路总结 五.案例源码 分享基于EF6.Unitwork.Autofac的Repository模式设计 一.实现的思路和结构图 Repository的共同性 有一些公共的方法(增删改查), 这些方法无关于Repository操作的是哪个实体类,可以把这些方法定义成接口IRepository,然后有个…
nRF24L01+组网方式及防撞(防冲突)机制的实战分享
利用多个nRF24L01+模块组网通信的实现方式 这里讨论的组网方式,不包含使用6个通道实现的多对1通信方式,因其只限于6个发送端,局限性很大,可以附加其他技术实现更好的组网,暂时这里不讨论.这里分享的是所有nRF24L01+模块都使用通道0,实现的数量远超过6个的组网方式. 经过实战总结,可以实用到落地项目的有轮询方式.时分方式.自主避让方式等几种常用的组网方式,下面会逐一讲解实现原理. 防撞(防冲突)机制的实现原理 其实无论使用那种方式,都会涉及到防止冲突,也就是防止该信道出现多个发射信号冲…