DB父子 vs. OO父子（技术）
引子 主键外键-父表子表再认识 一个联系信息的概念的分类例子： 用户的联系信息1 用户的目标对象(收货人)的联系信息2 厂商的联系信息1 经销商的联系信息1 经销商店铺联系信息2 由以上的信息可得，联系信息需求分为两大类： 与业务实体成一对一关系的，联系信
引子
主键外键-父表子表再认识
一个联系信息的概念的分类例子：
• 用户的联系信息1
• 用户的目标对象(收货人)的联系信息2
• 厂商的联系信息1
• 经销商的联系信息1
• 经销商店铺联系信息2
由以上的信息可得，联系信息需求分为两大类：
- 与业务实体成一对一关系的，联系信息ID以外键关系置入业务对象的。如用户、厂商和经销商自身 的信息；
- 用户、厂商和经销商等业务对象所需要的与他有业务关系多个联系人信息。用户的收货人信息和经 销商的店铺的联系信息。
分析
我的联系信息是我的个人属性，它竟然是我的“父”？对吗?
很明显，关系数据库里的父子关系概念与OO的父子类概念是不一样的。
很有趣的是，关系数据库集中关注的是对象间的横向“关系”，几乎没有纵向关系的表达；而OO则相反，继承多态都是纵向关系的表达。当然横向关系也可以表 达，好像表达得不太自然。
因此，关系数据库的“父子”不等于OO的“父子”。
横向“关系”的父是更基本的元素，元素粒度越小，元素越“长”越“老”。关系系数为一，只有主键；
横向“关系”的子是二次元素，元素内有父元素的组成部分；关系系数为多。一定有外键。
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Le papier Stable Diffusion 3 est enfin publié, et les détails architecturaux sont révélés. Cela aidera-t-il à reproduire Sora ?
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L'article de StableDiffusion3 est enfin là ! Ce modèle est sorti il y a deux semaines et utilise la même architecture DiT (DiffusionTransformer) que Sora. Il a fait beaucoup de bruit dès sa sortie. Par rapport à la version précédente, la qualité des images générées par StableDiffusion3 a été considérablement améliorée. Il prend désormais en charge les invites multithèmes, et l'effet d'écriture de texte a également été amélioré et les caractères tronqués n'apparaissent plus. StabilityAI a souligné que StableDiffusion3 est une série de modèles avec des tailles de paramètres allant de 800M à 8B. Cette plage de paramètres signifie que le modèle peut être exécuté directement sur de nombreux appareils portables, réduisant ainsi considérablement l'utilisation de l'IA.
Avez-vous vraiment maîtrisé la conversion des systèmes de coordonnées ? Des enjeux multi-capteurs indispensables à la conduite autonome
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Le premier article pilote et clé présente principalement plusieurs systèmes de coordonnées couramment utilisés dans la technologie de conduite autonome, et comment compléter la corrélation et la conversion entre eux, et enfin construire un modèle d'environnement unifié. L'objectif ici est de comprendre la conversion du véhicule en corps rigide de caméra (paramètres externes), la conversion de caméra en image (paramètres internes) et la conversion d'image en unité de pixel. La conversion de 3D en 2D aura une distorsion, une traduction, etc. Points clés : Le système de coordonnées du véhicule et le système de coordonnées du corps de la caméra doivent être réécrits : le système de coordonnées planes et le système de coordonnées des pixels Difficulté : la distorsion de l'image doit être prise en compte. La dé-distorsion et l'ajout de distorsion sont compensés sur le plan de l'image. 2. Introduction Il existe quatre systèmes de vision au total : système de coordonnées du plan de pixels (u, v), système de coordonnées d'image (x, y), système de coordonnées de caméra () et système de coordonnées mondiales (). Il existe une relation entre chaque système de coordonnées,
Cet article vous suffit pour en savoir plus sur la conduite autonome et la prédiction de trajectoire !
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La prédiction de trajectoire joue un rôle important dans la conduite autonome. La prédiction de trajectoire de conduite autonome fait référence à la prédiction de la trajectoire de conduite future du véhicule en analysant diverses données pendant le processus de conduite du véhicule. En tant que module central de la conduite autonome, la qualité de la prédiction de trajectoire est cruciale pour le contrôle de la planification en aval. La tâche de prédiction de trajectoire dispose d'une riche pile technologique et nécessite une connaissance de la perception dynamique/statique de la conduite autonome, des cartes de haute précision, des lignes de voie, des compétences en architecture de réseau neuronal (CNN&GNN&Transformer), etc. Il est très difficile de démarrer ! De nombreux fans espèrent se lancer dans la prédiction de trajectoire le plus tôt possible et éviter les pièges. Aujourd'hui, je vais faire le point sur quelques problèmes courants et des méthodes d'apprentissage introductives pour la prédiction de trajectoire ! Connaissances introductives 1. Existe-t-il un ordre d'entrée pour les épreuves de prévisualisation ? R : Regardez d’abord l’enquête, p
DualBEV : dépassant largement BEVFormer et BEVDet4D, ouvrez le livre !
Mar 21, 2024 pm 05:21 PM
Cet article explore le problème de la détection précise d'objets sous différents angles de vue (tels que la perspective et la vue à vol d'oiseau) dans la conduite autonome, en particulier comment transformer efficacement les caractéristiques de l'espace en perspective (PV) en vue à vol d'oiseau (BEV). implémenté via le module Visual Transformation (VT). Les méthodes existantes sont globalement divisées en deux stratégies : la conversion 2D en 3D et la conversion 3D en 2D. Les méthodes 2D vers 3D améliorent les caractéristiques 2D denses en prédisant les probabilités de profondeur, mais l'incertitude inhérente aux prévisions de profondeur, en particulier dans les régions éloignées, peut introduire des inexactitudes. Alors que les méthodes 3D vers 2D utilisent généralement des requêtes 3D pour échantillonner des fonctionnalités 2D et apprendre les poids d'attention de la correspondance entre les fonctionnalités 3D et 2D via un transformateur, ce qui augmente le temps de calcul et de déploiement.
Le premier modèle mondial de génération de vidéos de scènes de conduite autonomes multi-vues DrivingDiffusion : nouvelles idées pour les données et la simulation BEV
Oct 23, 2023 am 11:13 AM
Quelques réflexions personnelles de l'auteur Dans le domaine de la conduite autonome, avec le développement de sous-tâches/solutions de bout en bout basées sur BEV, les données d'entraînement multi-vues de haute qualité et la construction de scènes de simulation correspondantes sont devenues de plus en plus importantes. En réponse aux problèmes des tâches actuelles, la « haute qualité » peut être divisée en trois aspects : des scénarios à longue traîne dans différentes dimensions : comme les véhicules à courte portée dans les données sur les obstacles et les angles de cap précis lors du découpage des voitures, et les données sur les lignes de voie. . Scènes telles que des courbes avec des courbures différentes ou des rampes/fusions/fusions difficiles à capturer. Celles-ci reposent souvent sur de grandes quantités de données collectées et sur des stratégies complexes d’exploration de données, qui sont coûteuses. Valeur réelle 3D - image hautement cohérente : l'acquisition actuelle des données BEV est souvent affectée par des erreurs d'installation/calibrage du capteur, des cartes de haute précision et l'algorithme de reconstruction lui-même. cela m'a amené à
GSLAM | Une architecture générale et un benchmark
Oct 20, 2023 am 11:37 AM
J'ai soudainement découvert un article vieux de 19 ans GSLAM : A General SLAM Framework and Benchmark open source code : https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM Accédez directement au texte intégral et ressentez la qualité de ce travail ~ 1 Technologie SLAM abstraite a remporté de nombreux succès récemment et a attiré de nombreuses entreprises de haute technologie. Cependant, la question de savoir comment s'interfacer avec les algorithmes existants ou émergents pour effectuer efficacement des analyses comparatives en termes de vitesse, de robustesse et de portabilité reste une question. Dans cet article, une nouvelle plateforme SLAM appelée GSLAM est proposée, qui fournit non seulement des capacités d'évaluation, mais fournit également aux chercheurs un moyen utile de développer rapidement leurs propres systèmes SLAM.
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Comment définir la touche retour et la touche home sur Redmi K70Pro ?
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Les téléphones portables sont désormais une nécessité pour les jeunes et les personnes d'âge moyen. Bien entendu, les personnes de chaque tranche d'âge ont des besoins différents en matière de téléphones portables. En tant que l'un des modèles les plus populaires actuellement, le RedmiK70Pro dispose d'une variété de fonctions et de services internes qui peuvent répondre aux besoins des consommateurs de différents âges. Comment définir la touche retour et la touche home sur Redmi K70Pro ? Vous devez également le comprendre clairement. Ce n'est qu'après l'avoir compris que vous pourrez décider d'acheter ce téléphone mobile. Suivez ensuite l'éditeur pour jeter un œil au contenu suivant ! Comment définir la touche retour et la touche home sur Redmi K70Pro ? Pour accéder au menu des paramètres de votre téléphone, vous pouvez ouvrir l'interface des paramètres en déroulant le volet de notification ou en recherchant l'icône des paramètres sur votre écran d'accueil. Dans l'interface des paramètres, recherchez et cliquez sur "Bouton" ou "Barre de navigation".
