Tesla autopilot 引起致命车祸 好一段时间没关心 Tesla 了,今天才发现他们的 autopilot 终于引起了致命的车祸.这场 Model S 撞上18轮大卡车的车祸,发生于5月7号,距今已经两个月了. Tesla 把这事隐瞒了两个月之久,直到现在美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)开始调查此事,才迫不得已公之于众.由于 Tesla 没有及时向政府监管部门报告事实,政府正在考虑对 Tesla 公司采取法律行动. 本来都懒得再提 Tesla 这公司的名字,但是由于 Tesla…

Tesla Autopilot 以下内容是<Tesla Model S的设计失误>一文中新加入的小节.由于写作时间相距太远,而且由于它的时效性,现在也把它单独提出来,独立成文. 两个月前,Tesla通过“软件更新”,使Model S具有了初级的“自动驾驶”(autopilot)功能.这个功能可以让Model S自动地,沿着有“清晰边界线”的车道行驶,根据前后车辆的速度相应的加速和减速. 这貌似一个很新很酷的功能,咋一看跟Google的自动车有的一拼(其实差得天远).然而在推出后不久,YouTu…

Tesla Model S的设计失误 这幅美丽的图片,就是红极一时的Tesla电动车Model S的内景.然而你有没有发现,其中有一些不大对劲的地方?虽然我看好电动汽车,它们环保,安静,运动敏捷,然而我发现Tesla的这款Model S,其实有一些严重的设计失误. 缺少硬件开关,过度依赖软件和触摸屏 纵观Model S的内景,你会发现这车里面怎么光溜溜的,就没看到几个按钮.确实如此,Model S内部设施的控制,基本上完全靠中间那个很大的触摸屏. 顶棚上有一个天窗,却没看见天窗的开关.通常说来,…

特斯拉Tesla Model 3整体架构解析(中) Tesla Computer Unit 特斯拉已经开发了一个由自动驾驶仪和信息计算机组成的定制"液冷双计算平台"."他们建立在同一模块的两个不同的董事会上,"System Plus首席执行官弗劳克斯解释道. 一边是信息娱乐电子控制单元(ECU)或MCU.另一边是自动驾驶ECU.在最初安装在型号3上的HW2.5中,特斯拉的自动驾驶仪仍然由英伟达的SOC和GPU启用. 特斯拉集成了几家制造商的完整模块,这些制造商与英伟…

转载请注明出处 一.反编译APK文件,查看包结构 // Android库,不多解释android.support // HttpClient 4.1 repackaged for Android // http://www.findbestopensource.com/product/httpclientandroidlib// https://github.com/surespot/httpclientandroidlib ch.boye.httpclientandroidlib // 国内用…

基于Ubuntu14.04系统的nvidia tesla K40驱动和cuda 7.5安装笔记 飞翔的蜘蛛人 注1:本人新手,文章中不准确的地方,欢迎批评指正 注2:知识储备应达到Linux入门级水平 一 . 首先介绍硬件配置 处理器 英特尔 Core i7 主板 华硕工作站主板 显卡 Nvidia GeForce GT 730 GPU Nvidia Tesla K40c 内存 32 GB 二 . 裸机安装ubuntu-14.04.5-desktop-amd64.iso镜像文件 UltraISo…

搞深度学习如何能够不与浑身是“核”的显卡打交道呢? 人工智能的兴起除了数据量的大量提升,算法的不断改进,计算能力的逐步提高,还离不开软件基础设施的逐步完善.当下的主流的深度学习工具软件无论是Caffe还是Theano或者是Tensorflow全部都离不开GPU显卡加速技术的支持.当下的基于GPU加速的主流的深度学习环境就是linux下的cuda.作为NVIDIA目前辅科学计算加速的性能优良的产品,Tesla K80当仁不让地成为了理想对象.可是由于linux开源的特性,nouveau成为Ubun…

这是今天在网上看到Tesla公司的专利墙图片,还是比较有视觉冲击力的,正好可以转来当配图. 业界先锋Tesla日前惊世骇俗地公开电动汽车专利,赢得如潮好评:不过大家都知道,对于西方科技公司,专利历来是最重要的企业核心竞争力,也是衡量企业价值的核心指标之一:Tesla此举固然迎来美誉不断,然而这样真的对Tesla有利吗?其他科技公司该如何自处?众多科技行业从业人员又如何自处?冷静之后这是个不得不重新思考的问题. Tesla为何要公开自己的核心专利?从Marks的只言片语中,其实可以看出端倪.汽车工…

结合CUDA范例精解以及CUDA并行编程.由于正在学习CUDA,CUDA用的比较多,因此翻译一些个人认为重点的章节和句子,作为学习,程序将通过NVIDIA K40服务器得出结果.如果想通过本书进行CUDA编程,又不太懂CUDA和GPU的架构,可以将这个博客作为入门博客(但是希望你能有些基础,因为我介绍的并不是特别全面,只是捡了一些我困惑很久后来明白的知识点,如果完全不懂GPU的话,建议通读本书和介绍GPU的架构的书),我尽量在一个月更新完这本书的中文内容(部分)并补充一些自己的认识.欢迎大家评论…

注:本文原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) 决定加入深度学习的大军,感谢导师给配了台新设备!第一次接触服务器并配置开发环境,整个过程中遇到不少坑,但是好在最后都成功解决了.不过有点担心的是,Tesla k40c 默认还要一个辅助供电,我目前只插了8pin的供电接口,6pin的供电接口没插,不知道后续计算会不会受影响……心里怕怕的…… 首先报一下硬件配置: 服务器:联想TD350: CPU:Intel® Xeon(R) CPU E5…