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自动驾驶感知融合-卡尔曼及扩展卡尔曼滤波（Lidar&Radar）

卡尔曼滤波是自动驾驶领域最常用的数据最优估计算法。人们对它的第一印象往往是它那复杂的线性代数表达式。本文将介绍卡尔曼滤波及其变种扩展卡尔曼滤波的数学原理及代码实现，帮助初学者熟悉和掌握卡尔曼滤波。在实际项目中我们会融合激光雷达和毫米波雷达的测量数据，从而精确地追踪目标的位置和速度。

  • 2022-01-11
  • 阅读96
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Linux系统安全强化指南

最常用的MAC措施是SELinux和AppArmor。SELinux比AppArmor更安全，因为它的粒度更细。例如，它是基于inode而不是基于路径的，允许强制执行明显更严格的限制，可以过滤内核ioctl等。不幸的是，这是以难以使用和难以学习为代价的，因此某些人可能会首选AppArmor。

  • 2022-01-11
  • 阅读89
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Kubernetes网络和云厂商实践浅析

Kubernetes 是一个可移植的、可扩展的开源平台，用于管理容器化的工作负载和服务，可促进声明式配置和自动化。Kubernetes 源于希腊语，意为 "舵手" 或 "飞行员"，Google 在 2014 年开源了 Kubernetes 项目，Kubernetes 建立在 Google 在大规模运行生产工作负载方面拥有十几年的经验的基础上（Brog系统），结合了社区中最好的想法和实践。

  • 2022-01-11
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Kubernetes集群网络从懵圈到熟悉

一个Linux容器的网络栈是被隔离在它自己的Network Namespace中，Network Namespace包括了：网卡（Network Interface），回环设备（Lookback Device），路由表（Routing Table）和iptables规则，对于服务进程来讲这些就构建了它发起请求和相应的基本环境。

  • 2022-01-11
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图计算在斗鱼反作弊中的业务实践

斗鱼作为个人直播平台，长期以来除了普遍存在的灰黑产，虚假流量也是流量风控的重灾区。本文将介绍图算法在斗鱼反作弊中的业务实践，主要内容包括：斗鱼流量风控业务场景、斗鱼图算法体系、图算法风控建模、模型实战。

  • 2022-01-11
  • 阅读454
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基于全栈式实时风控引擎的流量反作弊平台建设

恶意刷量、虚假流量充斥着多个行业，给客户造成上百亿的营销费用损失。流量黑产的设备、手机号、IP等资源和手段不断进化演变，作弊成本增加，识别难度加大。

  • 2022-01-11
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【胡一然】图在异常流量识别中的应用和演进

图神经网络模型的出现，实现了图数据的端对端学习方式，为图数据的 诸多应用场景下的任务， 提供了一个极具竞争力的学习方案。

  • 2022-01-11
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图计算与图深度学习在风控交易场景中的应用

像素深度和图像深度是两个相互关联但又有所不同的两个概念。像素深度是指存储每个像素所需要的比特数。假定存储每个像素需要8bit，则图像的像素深度为8。图像深度是指像素深度中实际用于存储图像的灰度或色彩所需要的比特位数。假定图像的像素深度为16bit，但用于表示图像的灰度或色彩的位数只有15位，则图像的图像深度为15。图像深度决定了图像的每个像素可能的颜色数，或可能的灰度级数。例如，彩色图像每个像素用R,G,B三个分量表示,每个分量用8位，像素深度为24位

  • 2022-01-11
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