Pull to refresh
3
0
Send message
Вот ответ ChatGPT v4 (на английском)

Designing a complete neural network architecture and training program for object recognition on the road is beyond the scope of a single response. However, I can suggest a high-level approach and outline the steps you would need to follow to create an effective solution.

  1. Neural Network Architecture: A good choice for object recognition on the road is a convolutional neural network (CNN) architecture. I recommend using an existing efficient architecture like MobileNetV2 or EfficientNet, which are optimized for low computational resources and can work well on embedded systems like an onboard car computer. These architectures have been pretrained on large datasets like ImageNet, providing a solid starting point for transfer learning.

  2. Dataset: Gather a dataset containing images of various road scenes with different objects (cars, pedestrians, bicycles, traffic signs, etc.) labeled. You can use existing datasets like KITTI, Waymo Open Dataset, or Udacity's self-driving car dataset. Ensure the dataset is large and diverse enough to cover the range of scenarios your model will encounter.

  3. Data Preprocessing: Preprocess the data by resizing images to the input size of your chosen architecture, normalizing pixel values, and augmenting the dataset using techniques like rotation, flipping, and translation to improve generalization.

  4. Transfer Learning and Fine-tuning: Load the pretrained architecture and replace the top layers with custom layers tailored to your specific task (object detection, segmentation, or classification). Freeze the early layers of the model to maintain learned features and only train the new layers on your dataset. Once the new layers have converged, unfreeze a few more layers and fine-tune the entire model with a lower learning rate to adapt it to your task.

  5. Training: Split your dataset into training, validation, and test sets. Train your model using an appropriate loss function (e.g., cross-entropy for classification, IoU for object detection) and an optimizer like Adam or SGD with momentum. Monitor the training and validation losses, and use early stopping or checkpoints to avoid overfitting.

  6. Evaluation: Evaluate your model on the test set, measuring metrics like accuracy, precision, recall, and F1-score. Visualize the predictions to ensure the model is performing well on various scenarios.

  7. Deployment: Once you have a well-trained model, you can deploy it on the onboard car computer using frameworks like TensorFlow Lite or ONNX Runtime. Ensure the model runs efficiently within the computational constraints of your target system.

To implement this, you would need to use deep learning libraries such as TensorFlow or PyTorch, which provide tools for defining, training, and deploying neural networks. Additionally, consider using tools like NVIDIA TensorRT for optimizing model inference on the target hardware.

По Португалии, время рассмотрения документов по легализации через ИП (статья 88) составляет около 2х лет. Жильё снять очень сложно.

Кстати, для меня было новостью, что в старых домах исторического центра таких городов, как Львов и Киев альтернативы, кроме мобильных операторов, обычно ровно две — Укртелеком и Воля, *DSL и DOCSIS соответственно. Второй сильно лучше в качестве клиентской поддержки, но uplink всего 5 мбит в ряде случаев. Оптику можно подключить в частном порядке, но обычно очень дорого. Всё дело в том, что застройка малоэтажная, тянуть новые линии не выгодно. А вот в более свежих домах выбор провайдеров огромен.
Знакомые говорили, что проводники пускают. Главное, чтобы литовцы в будке предварительного контроля выпустили, там смотрят паспорт и билет.

И да, берите от/до Нестерова. Это в узких кругах так и называется, «нестеровский транзит». Можно погуглить подрочности :)
40 литров топлива это 500 км пробега, в Европе вводятся все более жесткие эконормы на авто. Просто так в той же Европе выбросить покрышку нельзя, за это штрафы, нужно передавать на переработку (не уверен, на счет того, сколько это стоит). К слову, R16 на легковушке весит около 5 кг. С аккумуляторами то же самое, даже в России их принимают за вполне неплохую цену на вторичную переработку. Так что, не всё так плохо.

Почему я сказал вообще про авто (такси) — в примере выше человек с 3мя сумками закупается, которые, очевидно, унести в руках будет не так то просто.
Ну, тогда платите лишний раз каждый раз, что уж тут. Раз хочется. Но лично я не вижу проблемы кинуть в багажник авто пару многоразовых сумок.
Кто лично вам запрещает брать с собой многоразовую сумку?
Брянск, подключение 10к, 1 гбит оптика (локалка)/200 мбит инет/циврофое ТВ/телефон, 1100 рублей/месяц. Почти весь частный сектор и пригороды покрыты.
Как будто бы в Сибири зимой не точно такое же «взаперти» с перебежками от дома до транспорта.

Господа, у вашего домена истекает срок действия 15 декабря. За этот вопрос меня забанили в официальном телеграм-чате. WTF?


Domain Name: HASHFLARE.IO
Registry Domain ID: D503300000040583559-LRMS
Registrar WHOIS Server: whois.rrpproxy.net
Registrar URL: http://www.key-systems.net
Updated Date: 2017-06-11T07:11:35Z
Creation Date: 2014-12-15T11:24:53Z
Registry Expiry Date: 2017-12-15T11:24:53Z
На счет суммы обслуги — она считается по курсу на текущий день, поэтому в BTC сумма каждый раз разная. В долларах одна и та же.
Щас бы на пустых райзерах майнить без карточек. Новость явно фейк :)
Видеокарты в некоторых тупых вычислительных задачах на некоторых алгоритмах совершенно не выросли. Например если майнить ZCash, то RX480 будет на уровне 280X, а 290/390 вообще рвёт 4XX серию в клочья. Так что не всё так однозначно.
«Майнинг ВСЁ, продавайте фермы»
Если уж вкладывать свои деньги, то лучше купить физический Baikal X11 miner, электричества кушает он немного, зато после года использования не «протухнет». А пока я взял калькулятор, и получил, что на 100 мегахешей ROI вашего контракта как раз при текущей цене монеты и сложности и составит год.
Ссылка на фото битая
Который есть практически везде, а в таких странах как Беларусь так вообще уделывает все коммерческие карты. Бесплатный яндекс кстати тоже никто использовать не запрещает, но у меня есть нарекания по качеству карт яндекса в моём регионе.
Есть openstreetmap которого хватает и который как правило лучше встроенных карт. Есть всякие другие платные решения за 2-3 тысячи рублей. Есть онлайн карты от гугла, которые в большинстве стран работают.

Остается только физическое исполнение, но как по мне так планшет или телефон перед глазами на кронштейне удобнее расположенного в панели монитора. И функциональнее точно.
> Автомобильной навигации больше двадцати лет. Но при цене системы в пару-тройку тысяч долларов она до сих пор ставится менее чем на 20% всех новых автомобилей

Это просто зажравшиеся автопроизводители ломят цены. Реально же цена китайского навигатора или смартфона с GPS — от $50.

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity