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基于MaxCompute MaxFrame 汽车自动驾驶数据预处理最佳实践

一、背景及挑战 在汽车自动驾驶场景中,车端(量产车、研采车)持续产生并采集海量数据,包括图片、音视频、雷达、GPS等内容,这些数据通常以 ROSbag文件形式进行存储。 行业需求: 自动驾驶依赖海量多模态数据(视频、点云、传感器日志等),需高效处理、分析及管理。 核心痛点: 开发环境配置管理复杂 开发环境往往较为复杂,依赖 Python 环境、自定义镜像、Docker、K8s 等基础环境,需要开发人员花费大量时间自行配置环境及相关依赖,开发复杂度极高。 不同业务产线作业可能依赖不同环境、版本,开发人员需要自行保障环境、版本的一致性,导致运维成本极高。 计算资源调度不够灵活 传统方式缺乏灵活、自动化的分布式调度功能,导致资源利用率不理想且作业并发受限。 可扩展性限制,自动驾驶数据处理场景存在明显的业务/任务峰谷期,在工作负载高峰期,传统方式资源无法快速、弹性扩容以应对突增的数据处理需求,从而导致任务执行延迟和潜在瓶颈。 海量多模态数据处理性能压力大 自动驾驶场景单车日均产生TB级数据(如视频、点云、传感器日志),传统框架(如单机 Python)难以应对如此数据量级与处理复杂度。 在进⾏⼤...

开发者指南:选对 AI 编程助手,效率翻倍还不添乱

标签:AI 编程助手、开发效率、工作流优化、GitHub Copilot、编程工具 技术团队梳理了挑选 AI 编程助手的实践经验,将其总结为一份简明指南。这一过程可类比 "Goldilocks 困境":有的 AI 过于活跃,有的过于被动,只有少数能做到 "恰到好处"。而 "恰到好处" 的标准,完全取决于开发者的个性化需求。 这份指南的核心目标,是帮助开发者找到能够 "增强工作流" 而非 "干扰工作流" 的 AI 助手。 第一步:理解 AI 助手的三种行为模式 AI 工具的 "主动程度" 可划分为三类,对应不同交互风格: 1. 背景助手(低干扰) 特性:静默待命,按需响应 适配场景:需要深度专注的开发者 类比:可调用的 "超级自动补全" 2. 主动伙伴(中干扰) 特性:打字时提供智能建议,保持协作边界 适配场景:偏好 "轻量级提醒" 但拒绝过度干扰的开发者 3. 深度协作型(高干扰) 特性:主动提出重构建议,甚至自主实现部分功能 适配场景:愿意让 AI 深度参与开发流程的开发者 第二步:明确自身工作习惯 选择合适助手的关键,在于精准识别自身工作风格。可通过以下问题进行自我评估: 开发者类...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。