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基于交叉几何和实测速度的转向车辆轨迹预测

众所周知，城市道路交叉口是交通事故的常发地，了解交叉路口的动态交通情况对于研究如何防止交通事故非常有必要。当自动驾驶车辆穿过交叉路口时，预测即将到来的其他车辆的轨迹是ADAS的要求。在本文中，我们提出了一种城市交叉路口转弯车辆轨迹预测方法。转弯机动车辆的轨迹预测比直行机动车辆更困难，因为转弯车辆在接近交叉路口时减速并且在离开交叉路口时加速。此外，速度的变化取决于诸如交叉角、拐角半径之类的因素。我们的方法生成了一种新的轨道预测所需的速度模型，该模型考虑了交叉口几何形状和其他车辆的观测速度。具体而言，我们假设人行横道附近的速度变得极小，并通过拟合过去的顺序速度和估计的最小速度到三次函数来计算速度模型。我们的方法的优点是能够预测在任何交点和任何位置的轨迹。该方法在实际交通场景中的预测性能优于其他方法。

  • 2022-01-11
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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
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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
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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
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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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