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关于Oracle AUTONOMOUS TRANSACTION(自治事务)的介绍

AUTONOMOUSTRANSACTION(自治事务)的介绍在基于低版本的ORACLE做一些项目的过程中,有时会遇到一些头疼的问题,比如想在执行当前一个由多个DML组成的transaction(事务)时,为每一步DML记录一些信息到跟踪表中,由于事务的原子性,这些跟踪信息的提交将决定于主事务的commit或rollback.这样一来写程序的难度就增大了,程序员不得不把这些跟踪信息记录到类似数组的结
EricLiutyy·2020-09-16 08:02

PRAGMA AUTONOMOUS_TRANSACTION

原帖地址http://blog.csdn.net/pan_tian/article/details/7675800这段时间遇到一个问题，程序里明明插入了一条记录，但在后边的一段Procedure中却查不到刚刚插入的记录,最后发现这个Procedure的定义中加入了PRAGMAAUTONOMOUS_TRANSACTION。PRAGMAAUTONOMOUS_TRANSACTION中文翻译过来叫“自治事
freedompuge·2020-09-15 14:07

关于Oracle AUTONOMOUS TRANSACTION(自治事务)的介绍

AUTONOMOUSTRANSACTION(自治事务)的介绍在基于低版本的ORACLE做一些项目的过程中,有时会遇到一些头疼的问题,比如想在执行当前一个由多个DML组成的transaction(事务)时,为每一步DML记录一些信息到跟踪表中,由于事务的原子性,这些跟踪信息的提交将决定于主事务的commit或rollback.这样一来写程序的难度就增大了,程序员不得不把这些跟踪信息记录到类似数组的结
bw555·2020-09-12 22:48

第三门课：结构化机器学习项目 第2周：测验 Autonomous driving (case study)15 个问题

第三门课结构化机器学习项目（StructuringMachineLearningProjects）第2周：测验Autonomousdriving(casestudy)15个问题本周课程笔记见：第二周机器学习（ML）策略（2）（MLstrategy（2））
geekxiaoz·2020-09-10 22:59

[论文解读]Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving

问题引入在无人驾驶场景中，物体的3D检测(或者说是bounding-box)的重要性不言而喻。从2D检测到3D检测，主要的难点是提取深度信息，因此总体上可以将其分为四种，分别为：基于单目图像(Mono)基于双目图像(Stereo)基于雷达(LIDAR)基于融合网络这篇论文就是一篇较为出色的融合网络的范例。后期和清华的老师沟通得知，这篇论文的算法正在被产业化，因此源码在一段时间内不会透露，可以就相关
williamyi96·2020-09-10 21:50

ORACLE中的自治事务 PRAGMA AUTONOMOUS_TRANSACTION

这是一个非常实用的功能，特别用在记录错误日志同时要回滚主事务的时候，我们在实际开发中就是这么用的，感觉还是很方便的。转载一篇详细的介绍，感谢原作者。在基于低版本的ORACLE做一些项目的过程中,有时会遇到一些头疼的问题.,比如想在执行当前一个由多个DML组成的transaction(事务)时,为每一步DML记录一些信息到跟踪表中,由于事务的原子性,这些跟踪信息的提交将决定于主事务的commit或r
yilongzhetian·2020-08-25 06:07

帮助自动驾驶汽车转弯

原文链接：https://news.mit.edu/2019/helping-autonomous-vehicles-see-around-corners-1028原文作者：RobMatheson|麻省理工学院新闻办公室翻译者
Cynomys·2020-08-25 00:07

无人驾驶直升机(Autonomous Helicopter Flight)

请看相片:这是当今百度首席科学家吴恩达(AndrewNg,1976-)领导的团队在斯坦福大学的科研项目成果:无人驾驶直升机(2011年).注意:这架飞行中的直升飞机的”肚皮”向上,自动飞行,控制难度极高.过去,吴恩达在谷歌工作时,专攻”深度学习”,经验丰富.”Thisworkresultedinahighlydistributedneuralnetworkwithover1billionparam
yuanmeng001·2020-08-24 05:34

《LaneNet: Real-Time Lane Detection Networks for Autonomous Driving》

摘要车道检测是检测道路上的车道线，提供车道线的精确位置和形状。它在现代高级辅助驾驶系统（ADAS）和自动驾驶系统中是非常关键的技术。但是，车道检测的一些特性使它充满了挑战。缺乏显著的特征使车道检测算法往往很容易混淆其他具有相似外观的物体。而且还有不一致的车道数量，多种多样的车道线样式，比如实线、残缺的车道线、单线、双线、并线和叉线，这些都阻碍了系统性能的提升。在这篇论文中，我们提出了一种深度神经网
李泽滨_123·2020-08-24 03:21

数据库周刊32丨中国DBA联盟“ACDU“邀您加入；Oracle自治数据库大动作；腾讯云MySQL 8.0上线；update引起业务卡顿；PostgreSQL安全加固

热门资讯[1、Oracle公司宣布面向企业级提供Autonomous自治数据库]【摘要】7月9日，Oracle公司CTO和董事会主席LarryEllision在发布会宣布,其旗舰产品自治数据库（AutonomousDatabase
小兰 �·2020-08-22 16:11

NVIDIA JETSON - Jetson TX2 / Jetson TX1

NVIDIAJETSON-JetsonTX2/JetsonTX1https://www.nvidia.com/zh-cn/autonomous-machines/embedded-systems-dev-kits-modules
Yongqiang Cheng·2020-08-21 03:25

NVIDIA Jetson

www.nvidia.cnArtificialIntelligenceComputingLeadershipfromNVIDIAhttps://www.nvidia.com/en-us/NVIDIAJetsonhttps://www.nvidia.cn/autonomous-machines
Yongqiang Cheng·2020-08-21 03:24

（转）Autonomous_Vehicle_Paper_Reading_List

Autonomous_Vehicle_Paper_Reading_List2018-07-1910:40:08Reference：https://github.com/ZRZheng/Autonomous_Vehicle_Paper_Reading_ListAcollectionofpapersfocusonself-drivingcar.Manytopicsarecoveredincluding
a1424262219·2020-08-19 01:52

《Trajectory modification considering dynamic constraints of autonomous robots》理解

eleticband（橡皮筋）的定义：连接起始、目标点，并让这个路径可以变形，变形的条件就是将所有约束当做橡皮筋的外力。关于timeeleticband的简述：起始点、目标点状态由用户/全局规划器指定，中间插入N个控制橡皮筋形状的控制点（机器人姿态），当然，为了显示轨迹的运动学信息，我们在点与点之间定义运动时间Time，即为Timed-Elastic-Band算法。一、TimedElasticBa
cjn_·2020-08-19 01:35

ubuntu安装px4

无人机自动驾驶软件系列网址https://gaas.gitbook.io/guide/software-realization-build-your-own-autonomous-drone/wu-ren-ji-zi-dong-jia-shi-xi-lie-offboard-kong-zhi-yi-ji-gazebo-fang-zhen1
iaoouun·2020-08-17 19:57

编译Robust Stereo Visual Inertial Odometry for Fast Autonomous Flight记录帖子

前言看到泡泡机器人今天推送的一篇文章：RobustStereoVisualInertialOdometryforFastAutonomousFlight泡泡机器人推送链接：http://www.sohu.com/a/251757206_715754自己还蛮感兴趣的，想要动手编译跑一下，不会写代码，好歹要会跑一些东西啊哈哈哈啊github链接：https://github.com/KumarRobo
Amazingren·2020-08-16 11:48

NVIDIA Jetson TX2学习教程网址

1.官网https://www.nvidia.com/zh-cn/autonomous-machines/embedded-systems-dev-kits-modules/https://developer.nvidia.com
dadaHaHa1234·2020-08-12 12:55

AMR& SLAM& ROS入门——前言

本文主要讨论自主移动机器人(AMR，Autonomous
dinghhhhh·2020-08-11 12:03

Apollo进阶课程㉒丨Apollo规划技术详解——Motion Planning with Autonomous Driving

原创：阿波君Apollo开发者社区6月12日自动驾驶车辆的规划决策模块负责生成车辆的行驶行为，是体现车辆智慧水平的关键。规划决策模块中的运动规划环节负责生成车辆的局部运动轨迹，是决定车辆行驶质量的直接因素。在大多数情况下，运动规划问题的精确解决方案在计算上是难以处理的。因此，数值近似方法通常在实践中使用。在最流行的数值方法中，变分方法将问题视为函数空间中的非线性优化，图形搜索方法构建车辆状态空间的
10点43·2020-08-10 15:36

Deep Learning in Autonomous Driving Cars

DeepLearninginAutonomousDrivingCarsForewords:Section1:IntroductiontoautonomousdrivingtechnologySection2:Applicationofdeeplearningalgorithmsinautonomousdriving2.1Applicationofconvolutionalneuralnetwork
qq_40842609·2020-08-10 00:07

High Definition map for Autonomous Car(HIGHLY AUTOMATED DRIVING (HAD) MAPS FOR AUTONOMOUS VEHICLES)

NVIDIAoffersanend-to-endmappingsystemforself-drivingcars,designedtohelpautomakers,mapcompaniesandstartupstorapidlycreateHDmapsandkeepthemupdated.Thisprocessthatusedtotakeweekscannowhappeninnearreal-ti
在路上moving·2020-08-08 01:39

Autonomous driving application - Car+detection - v1

Autonomousdriving-CardetectionWelcometoyourweek3programmingassignment.YouwilllearnaboutobjectdetectionusingtheverypowerfulYOLOmodel.ManyoftheideasinthisnotebookaredescribedinthetwoYOLOpapers:Redmoneta
wangyunpeng_bio·2020-08-03 21:00

《PhysGAN: Generating Physical-World-Resilient Adversarial Examples for Autonomous Driving》学习笔记

摘要作者在自动驾驶的场景下提出了一种生成真实世界的对抗样本的方法。作者没有使用传统的DNN分类器作为目标模型而是使用了一些自动驾驶中的导航模型，作者采用的攻击方法的效果应该没有adversarialpatch那样直接，但是足以对自动驾驶产生一定的负面影响。模型模型由四个部分组成：一个编码器ε\varepsilonε；一个生成器ggg；一个判别器DDD，和目标模型fff编码器E代表目标自动驾驶模型f
符尔摩斯·2020-08-03 18:36

吴恩达deeplearning Lesson4 Week3 YOLO识别车辆图片

吴恩达deeplearningLesson4Week3-Autonomous+driving+application+-+Car+detectionYOLO的思路model卷积实现找到框之后的操作实现过程遇到的
pu扑朔迷离·2020-08-03 15:52

论文翻译《Computer Vision for Autonomous Vehicles Problems, Datasets and State-of-the-Art》(第八章）

文章目录8.行动和姿态估计8.12D运动估计-光流8.23D运动估测-场景流8.3自运动估计8.3.1最先进的技术8.4即时定位和地图构建（SLAM）8.4.1环路闭合检测8.4.2.视觉SLAM8.4.3构建地图8.5定位8.行动和姿态估计8.12D运动估计-光流  光流被定义为两个图像之间的亮度图案的二维运动。该定义仅表示图像平面中强度的运动，而不表示场景中的对象的3D运动。恢复3D运动本身是
深视·2020-07-30 12:44

On Inferring Autonomous System Relationships in the Internet 论文阅读笔记

OnInferringAutonomousSystemRelationshipsintheInternet论文阅读笔记#拓扑推断AS拓扑推断相关的研究（较早）可参考：ASRelationships介绍在过去对于互联网架构的研究中，除了（R.GovindanandA.Reddy,“AnanalysisofInternetinter-domaintopologyandroutestability,”i
solar_rays97·2020-07-30 10:17

拉里·埃里森亲自支招，数据库自动化之后，DBA何去何从？

：eygle|English【转载时请标明出处和作者信息】|【恩墨学院OCM培训传DBA成功之道】链接：http://www.eygle.com/archives/2017/10/oracle18c_autonomous_database_ann.html
eygle·2020-07-29 18:47

Java事务（seata）simple extensible autonomous transaction architecture

1.本地事务商品新增功能非常复杂，商品管理微服务在service层中调用保存spu和sku相关的方法，为了保证数据的一致性，必然会使用事务。在JavaEE企业级开发的应用领域，为了保证数据的完整性和一致性，必须引入数据库事务的概念，所以事务管理是企业级应用程序开发中必不可少的技术。咱们之前玩的事务都是本地事务。所谓本地事务，是指该事务仅在当前工程内有效。1.1.基本概念事务的概念：事务是逻辑上一组
Gualle（高乐）·2020-07-29 07:00

【论文阅读】【综述】A survey of deep learning techniques for autonomous driving

由于本片论文不涉及技术，所以就翻译一下，看看公司的人是怎么理解DNN在自动驾驶中的应用的。文章目录Asurveyofdeeplearningtechniquesforautonomousdriving0、Abstract1、Introduction2、在自驾车中使用基于深度学习的决策架构3、深度学习技术概述3.1、CNN3.2、RNN3.3、DRL4、深入学习环境感知和定位4.1、传感硬件：相机与
麒麒哈尔·2020-07-28 23:42

【数据增强】Benchmarking Robustness in Object Detection: Autonomous Driving when Winter is Coming

本文贡献在于：提供三个简单易用的人造数据集一些结论（详细看实验部分）：backbone也在增强训练集（本文验证了风格迁移）上训练，测试效果更好，使用合并数据集训练，证明在真实数据集上也有表现不错。摘要图片扭曲和天气条件对深度学习在真实世界的应用影响很大标准目标检测模型在腐蚀图片上性能下降（30-60%下降）贡献提出一个RobustDetectionBenchmark，包含三个benchmarkda
zzl_1998·2020-07-28 08:17

ygz_slam_ros测试

###将ygz_slam_ros单独拿出来编译#按照安装依赖https://gaas.gitbook.io/guide/software-realization-build-your-own-autonomous-drone
@杂货铺·2020-07-27 12:19

论文笔记——End to End Video Segmentation for Driving:Lane Detection For Autonomous Car

之前有试过边读论文边整理，后来发现逐个chapter翻译理解的效果不是很好。一方面和我自己的理论基础不够扎实有关，虽然不是在校研究生的身份，但是学什么事情都要重视基础重视理论呀；另一方面，如何概括一篇文章这种抽象的工作也是我不擅长的，所以才要硬着头皮来做来学习呀~这是比较新的一篇文章，地址是https://arxiv.org/abs/1812.05914，标题是端对端的驾驶视频分割:自动驾驶的车道
渡边君·2020-07-15 20:13

bootloader的两种启动模式

启动加载(Bootloading)模式:这种模式也称为"自主"(Autonomous)模式。也即BootLoader从目标机上的某个固态存储设备上将操作
ljcome·2020-07-14 14:20

吴恩达卷积神经网络目标检测作业Autonomous driving - Car detection

Autonomousdriving-CardetectionWelcometoyourweek3programmingassignment.YouwilllearnaboutobjectdetectionusingtheverypowerfulYOLOmodel.ManyoftheideasinthisnotebookaredescribedinthetwoYOLOpapers:Redmoneta
wanfuchun·2020-07-12 04:24

鱼眼图像处理论文《FisheyeMODNet: Moving Object detection on Surround-view Cameras for Autonomous Driving》阅读感悟

自己略读了一下，网上资源也不多，有读相同论文的小伙伴，欢迎补充。一、解决的问题：MovingObjectDetection(MOD)afisheyesurround-viewsystemthatcapturesa360viewofthescenethatwerecapturedinautonomousdrivingenvironment.二、技术方案1、wewillmakeanimprovedve
麒麟123321·2020-07-10 09:41

软件架构自学笔记——什么样的架构才是好的架构

AAA原则：可考核(Accountable)：好的软件架构让每个团队都有自己负责的业务目标可自主(Autonomous)：好的软件架构让每个团队都一定的自主性可以独立往前跑，而不总是被其他团队阻塞可复用
weixin_33724046·2020-07-10 07:15

TI 多模雷达1843毫米波雷达做自动泊车（用了8个雷达）

http://e2e.ti.com/blogs_/b/behind_the_wheel/archive/2019/01/09/how-mmwave-sensors-enable-autonomous-parking77
weixin_30270889·2020-07-10 06:37

【自动驾驶定位要求论文翻译】Localization Requirements for Autonomous Vehicles

写在前面自动驾驶定位模块是自动驾驶系统必不可少的模块之一，但对其精度的要求一直没有一个严格的标准。前段时间有幸阅读到LocalizationRequirementsforAutonomousVehicles这篇文章，为更好地进行学习自动驾驶定位技术并进行相关工作，本人在同事的帮助下完成了自己对全文的阅读与翻译，以后将逐步更新自己对这篇文章的解读，欢迎大家一起讨论。原文：LocalizationRe
Mapping—CN·2020-07-10 01:49

什么样的软件架构是好的？

下面我对于衡量软件架构好坏的AAA原则：可考核(Accountable)：好的软件架构让每个团队都有自己负责的业务目标可自主(Autonomous)：好的软件架构让每个团队都一定的自主性可以独立往前跑，
zhuguanghalo·2020-07-09 10:17

[论文笔记]An Autonomous UAV Navigation System for Unknown Flight Environment

未知环境下的无人机导航系统导读摘要Name：基于数据融合的多传感器自动导航系统(MDFAN)Step:1.减少先验知识：将导航问题化为决策路径规划问题2.提取当前有效的环境信息并挖掘当前环境信息与UAV的当前状态的固有内在关系3.提出一个强化学习的方法：这个方法能够解决未知环境的不确定情形所产生的问题介绍1.传统方法非常起来对环境的先验知识，且对于噪声高的数据精度低…etc2.面临的挑战：在建模过
JonyChan——JC·2020-07-08 02:47

oracle自治事务(PRAGMA AUTONOMOUS_TRANSACTION)

数据库事务是一种单元操作，要么是全部操作都成功，要么全部失败。在Oracle中，一个事务是从执行第一个数据管理语言（DML）语句开始，直到执行一个COMMIT语句，提交保存这个事务，或者执行一个ROLLBACK语句，放弃此次操作结束。事务的“要么全部完成，要么什么都没完成”的本性会使将错误信息记入数据库表中变得很困难，因为当事务失败重新运行时，用来编写日志条目的INSERT语句还未完成。针对这种困
林中响箭·2020-07-07 13:05

nvidia jetson xavier nx与agx xavier和tx2对比

但体积更小（nx为70x45mm，AGXxavier为100x87mm）2、性能是TX2和jetsonNano的10倍3、安装ubuntu系统https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines
东街听落雨·2020-07-06 17:32

Computer network study notes

ComputernetworkstudynotesChapter1ComputerNetworkOverviewThethreemajornetworksaretelecommunicationsnetworks,cabletelevisionnetworksandcomputernetworks.Computernetworksareinterconnected,autonomous
QDU Harrison·2020-07-06 05:34

Carla 入门教程分享

教程一1.Carla的基本概念：https://pythonlibrary.net/2020/04/05/carla-autonomous-driving-simulator-intro/2.使用Python
TheWindOfJune·2020-07-06 04:30

Stereo Vision-based Semantic 3D Object and Ego-motion Tracking for Autonomous Driving

PeiliangLi、TongQin、沈劭劼香港科技大学摘要我们提出一种基于立体相机的方法来追踪复杂自动驾驶环境中相机的运动和3D语义对象。取代了直接还原3D立体轮廓的端到端方法，我们提出使用简易标记的2D检测和离散视点分类与一个轻量级的语义推断方法一同去获得粗略的3D对象测量值。基于在复杂环境中鲁棒的半自动对象感知相机姿态追踪，结合我们新的动态对象集束调整方法去融合时间稀疏对应特征和3D语义测量
我在凌晨三点·2020-07-05 05:24

论文阅读：CFENet: An Accurate and Efficient Single-Shot Object Detector for Autonomous Driving

北大计算所王勇涛团队工作是与阿里巴巴AI实验室横向合作课题智能驾驶场景下车辆目标3D包围框回归算法研究，2018.01-2018.09http://www.icst.pku.edu.cn/cpdp/index.php/research-team/11-wangyongtao使用的是浅层特征来检测小目标，浅层特征不具备丰富的语义信息，因此对分类来说区分度不高，是否就会分错。refinedet提供的方
涂山容容·2020-07-04 15:47

OSPF协议的多区域配置，图文讲解

在这里，路由域是指一个自治系统（Autonomous System），即AS，它是指一组通过统一的路由政策或路由协议互相交换路由信息的网络。
LXF@??·2020-07-04 03:34

Autonomous Driving Steering Control

目录A.基于道路几何模型的方法B.基于运动学模型的算法(以mpc为例)A.基于道路几何模型的方法A.1几何自行车模型二自由度自行车模型:前轮转向，后轮绕旋转中心做圆周运动，转向半径和转向前轮偏角满足如下关系:(1)L为车辆轴距(广义用法为等效轴距)，delta为前轮转角，R后轮中心(广义用法为等效后轮中心)转弯半径。A.2purepursuit算法算法核心原理如下图所示:算法原理阐述:给定参考路径
A Blazers·2020-07-02 16:52

kaggle自动驾驶竞赛铜牌总结：Peking University/Baidu - Autonomous Driving—(Part 1)

前言前段时间打了kaggle上的"PekingUniversity/Baidu-AutonomousDriving"比赛，竞赛时间为三个月，前期一直在银牌区域，但到了比赛后期，各路大神出来一顿乱秀，最终获得铜牌，该系列博客是在比赛中采取的一些方法技巧及心得的总结。本系列博客分为两部分：Part1、该Kaggle竞赛的赛题解读以及数据集分析Part2、我在竞赛中采取的一些方法技巧总结Part1、Ka
管住嘴也能迈开腿的miracle-b-cool·2020-07-01 01:46

无人驾驶中的目标检测--MODNet: Moving Object Detection Network for Autonomous Driving

MODNet:MovingObjectDetectionNetworkwithMotionandAppearanceforAutonomousDriving这里讲视频动作识别中的twostreamnetworks框架应用于无人驾驶中的目标检测，视频分析中的motionandappearancecues本文的contributions主要以下三点：1）提出了一个新颖的多任务学习系统用于无人驾驶，它可
O天涯海阁O·2020-06-30 13:52
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