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Adaptive Autosar 整体架构理解

在Autosar官网（autosar.org）上，目前CLASSIC PLATFORM 更新到4.4版本，ADAPTIVE PLATFORM更新到19.03版本，期盼已久的Adaptive Autosar终于有了基本构架。Adaptive Autosar 不是针对Classic Autosar的升级替换，它的出现主要面对汽车更复杂的需求，包括自动驾驶、车联网以及域控制等，而传统的ECU依然采用Classic Autosar进行开发，同时他们共存在未来智能汽车中，他们可以通过以太网进行交互。本文主要针对当前Adaptive 的信息进行汇总说明。

  • 2021-08-09
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几种实时数仓架构设计思路

首先需要明确什么是实时数仓，百度百科与维基百科都没有给出具体说明，哪究竟什么才是实时数仓呢？是不是可以通过实时流实时获取数据就是实时数仓？或者说流批一体就是实时数仓？在或者全面采用实时方式，采集和实时计算才是实时数仓？ 这个问题在不同企业可能会有不同答案，有些会认为提供实时看板或实时报表就算是实时数仓；另外一些可能觉得数仓提供出去数据必须都是实时才算实时数仓。其实这个问题没有一个标准答案，不同人、场景、企业对它理解是不一样的。记得之前有位上司讲管理岗与技术岗区别

  • 2021-08-09
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计算机体系结构.计算机发展历史

两大定律与两种结构 既是要回顾计算机的发展，那必然绕不开著名的摩尔定律。当然摩尔定律想必已是闻名天下，但除此之外在体系结构领域内，还有一个定律叫Dennard Scaling，相对而言不是那么有名。 此外还有一个绝对绕不开的，那就是著名的冯诺伊曼结构。比较巧合的是，体系结构领域内也有一个与之对应、却不太出名的，叫哈佛结构。 摩尔定律 相同面积的集成电路里，晶体管数目每18-24个月会增加一倍【1】 值得注意的是，摩尔定律只是一个经验定律，只具有统计学上的意义，而不是一个绝对的法则。目前摩尔定律已经失效了，即晶体管数量的增长已经放缓了。若把18-24个月翻一倍换算成每年的增长速度，则是大约每年翻1.4倍到1.5倍，则增长速度的变化大致如下。 1977年到1997年，平均每年翻1.46倍 1997年到2017年，平均每年翻1.34倍 而在2012年到2017年，每年仅翻1.1倍，摩尔定律已不复存在

  • 2021-08-02
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计算机发展历史

电脑的发展历史 电脑的学名叫计算机，电脑是用来做计算的。在古时候，人们最早使用的计算工具可能是手指，英文单词“digit”既有“数字”的意思，又有“手指“的意思。古人用石头打猎，所以还有可能是石头来辅助计算。 缺点：手指和石头太低效了 后来出现了”结绳 “记事。 缺点：结绳慢，绳子还有长度限制。 又不知过了多久，许多国家的人开始使用”筹码“来计数，最有名的就要数咱们中国商周时期出现的算筹了。古代的算筹实际上是一根根同样长短和粗细的小棍子，大约二百七十几枚为一束； 多用竹子制成，也有用木头、兽骨、象牙、金属等材料制成的。数学家祖冲之计算圆周率时使用的工具就是算筹。 算筹的缺点：使用算筹计算太麻烦了，很不方便——计算时需要慢慢摆放。

  • 2021-08-02
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人工智能辅助能力测量：写作自动化评分研究的核心问题

写作自动化评分是目前智慧教育方兴未艾的研究领域，为缓解人工作文评分中存在的经济与时间成本等巨大压力提供了更加量化、及时和稳健的方案。然而，当前写作自动化评分模型大多是以特征值作为预测变量，拟合人工评分的分数预测模型。为了使写作自动化评分与提高学生写作能力的最终目标相匹配，写作自动化评分体系的建构需从能力测量视角出发，厘清测量范畴，突破写作自动化评分向能力测量转向的技术瓶颈。其中，需要解决的核心科学问题包括：（1）如何以写作评价标准为依据，建立具备解释性的特征体系，解决自动化评分与评价标准脱钩的问题；（2）如何突破拟合人工评分的局限，从分数预测模型拓展到能力测量模型，探索写作各能力维度的评估模型；（3）如何在实际应用中，在保证评分准确性的基础上，系统化论证写作自动化评分的信度与效度，强调跨子群体的公平性。为探索写作自动化评分的有效建构与使用的合理路径，今后的研究可以从自动化评分与人工评分的结合应用、写作自动化评分的稳定性和泛化性的检验、写作能力发展的持续性以及测验成绩的可比性等方面推进。

  • 2021-08-17
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深度学习分位数回归实现区间预测

小侠客们周末愉快呀，又到了每周的学习时间，我是oubahe。今天我们探讨一下如何使用深度学习模型做到对目标值的区间预测。使用神经网络做回归任务，我们使用MSE、MAE作为损失函数，最终得到的输出y通常会被近似为y的期望值，例如有两个样本：（x=1, y=3）和（x=1, y=2），那只用这两个样本训练模型，预测x=1时y的值就是2.5。但有些情况下目标值y的空间可能会比较大，只预测一个期望值并不能帮助我们做进一步的决策。我们想知道x=1时，y的值最小会是多少，最大会是多少，使用MSE、MAE这些损失函数来构建预测输出区间模型时候，往往需要对样本进行非常复杂的处理才能达到目的，而且因为数据的预处理需要加入很强的先验信息，建模效果肯定会打折扣，再一个如果数据规模比较大，那将会在数据预处理上浪费大量的时间。来吧

  • 2021-08-18
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GOCNGolang主动式内存缓存的优化探索之路46页

GOCNGolang主动式内存缓存的优化探索之路

  • 2021-08-16
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基于深度学习的特征提取和匹配

计算机视觉需要图像预处理，比如特征提取，包括特征点，边缘和轮廓之类。以前做跟踪和3-D重建，首先就得提取特征。特征点以前成功的就是SIFT/SURF/FAST之类，现在完全可以通过CNN模型形成的特征图来定义。

  • 2021-08-17
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