看了关于NOP的测试，感觉是找了几家媒体拍了个宣传片。
1.都是在北京拍的，可能是为了突出NOP可以在北京环路上跑，而NOA不行。
2.进入匝道前2km并线，这个并没有体现出智能，只能说明这是个预设值，并没有通过路况信息进行动态调整，百度地图的开放API里面是有的，车流量大时应更早，车流量小时应更晚，不然叫什么智能。
3.部分是雨中进行的，因为那天下雨。
4.地图用的是百度地图，是不是高精不知道，毕竟百度地图是有开放API的，如果是高精为什么没用Mobileye方案？所以说辅助驾驶方面还是基于Mobileye进行感知、决策、执行，但是地图用了一个更新频率高的图商，但话说回来，高速除了极端大雾可见度低封路外，应该不太需要太高的更新频率。
5.蔚来车机经常断网的BUG，不知道会不会影响NOP体验。
6.自动变道这个功能我觉得按照媒体宣扬的保守观点就有些特斯拉（过于激进），并线目标车道后方来车的检测是个难点。参见下图中，内车道车辆已行进到左前方了，仍没出现在中控屏上面，这样的检测滞后是会影响自动驾驶决策的，同时，并线前的目标车道的车辆识别也是在车辆进入驾驶员视野时才检测到。（截图来自于李大锤的NOP视频，2分钟-4分钟之间的视频多看几遍）
高精地图在自动驾驶中占有举足轻重的作用，所以那些没有自建地图就声称要在哪年实现L3L4级别的自动驾驶都是扯淡。
1.都是在北京拍的，可能是为了突出NOP可以在北京环路上跑，而NOA不行。
2.进入匝道前2km并线，这个并没有体现出智能，只能说明这是个预设值，并没有通过路况信息进行动态调整，百度地图的开放API里面是有的，车流量大时应更早，车流量小时应更晚，不然叫什么智能。
3.部分是雨中进行的，因为那天下雨。
4.地图用的是百度地图，是不是高精不知道，毕竟百度地图是有开放API的，如果是高精为什么没用Mobileye方案？所以说辅助驾驶方面还是基于Mobileye进行感知、决策、执行，但是地图用了一个更新频率高的图商，但话说回来，高速除了极端大雾可见度低封路外，应该不太需要太高的更新频率。
5.蔚来车机经常断网的BUG，不知道会不会影响NOP体验。
6.自动变道这个功能我觉得按照媒体宣扬的保守观点就有些特斯拉（过于激进），并线目标车道后方来车的检测是个难点。参见下图中，内车道车辆已行进到左前方了，仍没出现在中控屏上面，这样的检测滞后是会影响自动驾驶决策的，同时，并线前的目标车道的车辆识别也是在车辆进入驾驶员视野时才检测到。（截图来自于李大锤的NOP视频，2分钟-4分钟之间的视频多看几遍）
高精地图在自动驾驶中占有举足轻重的作用，所以那些没有自建地图就声称要在哪年实现L3L4级别的自动驾驶都是扯淡。
之前一直在用贴吧的第三方应用贴吧lite，不过显然作者没有拿到百度官方的API接口，然而自己逆向扒取的接口bug很多，兼容性和体验感也大打折扣，比如贴吧lite回帖失败很频繁，而且回帖过多直接被封号。
然后换贴吧内部版发现，内部版只能查看自己关注过的吧，没有动态区查看自己没有关注过的吧，感觉这样获取的信息过于单一，容易造成信息囚笼，最主要的是没法保存图片很伤。
最后选择用贴吧极速版，结果发现了个不小的bug，无法登陆了！不是循环验证就是获取信息失败，看了以为酷友的说法觉得不完全对。应该是贴吧极速版的登陆页面是一个网页，而访问这个网页所用的浏览器，贴吧极速版并没有内置浏览器，而是直接调用手机自带的webview内核，结果导致我们这些webview已经更新到84版85版的人没办法登陆。而贴吧内部版和贴吧lite可以正常登陆应该是直接调用的软件内置的低版本chrome内核浏览器，所以能成功登陆。至于贴吧普通版，广告太多，过于臃肿，已弃用。
总结一下就是，贴吧的登陆网页，没办法用高版本的webview访问。
照百度以往敛财效率超高服务效率超低的尿性，只能希望它能在明年过年前修复这个bug了。之前有大佬写过一个名叫贴吧bridge的软件解决这个bug，不过很遗憾已经失效了，别再试了。最后大佬有留言说是因为极速版不支持新的跳转方式，这个我实在无法理解，因为很明显，对比更新时间贴吧极速版明显晚于内部版，那么内部版不也就不支持新的跳转方式了吗？然而事实明显不是这样的。
然后换贴吧内部版发现，内部版只能查看自己关注过的吧，没有动态区查看自己没有关注过的吧，感觉这样获取的信息过于单一，容易造成信息囚笼，最主要的是没法保存图片很伤。
最后选择用贴吧极速版，结果发现了个不小的bug，无法登陆了！不是循环验证就是获取信息失败，看了以为酷友的说法觉得不完全对。应该是贴吧极速版的登陆页面是一个网页，而访问这个网页所用的浏览器，贴吧极速版并没有内置浏览器，而是直接调用手机自带的webview内核，结果导致我们这些webview已经更新到84版85版的人没办法登陆。而贴吧内部版和贴吧lite可以正常登陆应该是直接调用的软件内置的低版本chrome内核浏览器，所以能成功登陆。至于贴吧普通版，广告太多，过于臃肿，已弃用。
总结一下就是，贴吧的登陆网页，没办法用高版本的webview访问。
照百度以往敛财效率超高服务效率超低的尿性，只能希望它能在明年过年前修复这个bug了。之前有大佬写过一个名叫贴吧bridge的软件解决这个bug，不过很遗憾已经失效了，别再试了。最后大佬有留言说是因为极速版不支持新的跳转方式，这个我实在无法理解，因为很明显，对比更新时间贴吧极速版明显晚于内部版，那么内部版不也就不支持新的跳转方式了吗？然而事实明显不是这样的。
昨天看到有人用huggingface的翻译模型进行文本数据增强，鉴于我一直都是用textblob进行回译，仅用过huggingface的bert、GPT等预训练模型，抱着对huggingface一直的好评和好奇心，试了一下用huggingface的翻译模型进行回译（中文->英文->法文->德文->中文），鉴于看不懂法文和德文，就只打印出原文、英文和最后的结果。
图一：huggingface（中文->英文->法文->德文->中文）
（1）让我印象最深刻的是，“美女”原来是“Oh, my God. Oh, my God. Oh, my God.”[笑cry]
（2）让我惊讶的是，“蓝蓝的天空银河里，有只小白船”，被识别出是歌词，翻译成英文时，句子前后带有音符[good]
（3）中文翻译成英文时，会自动填充标点符号[赞]
图二：textblob（中文->英文->法文->德文->中文）
（1）“帅哥”翻译成“Handsome guy”没什么问题，但经过了法文和德文后，“帅哥”变“好人”，突如其来的好人卡[允悲]
图三：huggingface（中文->德文->中文(粤语)）
（1）huggingface可以从德语、芬兰语、瑞典语翻译成粤语，试了一下，效果一般。
（2）“艾拉的精灵”回译得最贴切。
（3）“回家吃饭”也没什么大问题，毕竟是回译，如果能回译成“返屋企食飯”或者“返屋企食d嘢”，会更好。
（4）“帅哥”——“靚仔”。
（5）“美女”那句回译，用普通话说，是“他们不是这样...他们...”。看来“美女”在huggingface，无论是翻译成英语还是德语，都无法翻译正确啊[允悲]
图四：huggingface（英文->中文）
（1）用huggingface的en-zh模型，翻译出来的是繁体字，而且是中英混搭的，效果非常不好。
图五：huggingface（英文->德文->中文）
（1）想要从英文翻译成简体中文，其中一个途径，就是先翻译成德语，再翻译成简体中文。
图六：textblob（英文->中文）
（1）可以直接从英文翻译成简体中文。
总结：
（1）textblob基本上各国语言都可以互相翻译。huggingface互译的灵活性比较低（例如：中文无法直接翻译成韩文）。
（2）textblob会出现无法翻译的现象，例如["吴亦凡", "迪丽热巴"]，在“中文->英文->法文->德文->中文”的“英文->法文”环节，会出现无法翻译的问题，需要在代码中捕捉异常。但huggingface在经过“中文->英文->法文->德文->中文”后，可以回译出['Wuifian.', 'Dilli Jebba.']
（3）textblob需要在线。huggingface可以离线。
（4）textblob的翻译速度比huggingface快大概500倍。
（5）至于百度，因为申请API，需要写身份证号码，所以就放弃了。
（6）所以，综合而言，我还是会用textblob进行文本数据增强（在翻译质量差不多的前提下，速度实在太重要，否则几十万个样本，伤不起[跪了]），但huggingface的翻译模型可以用于finetune。
图一：huggingface（中文->英文->法文->德文->中文）
（1）让我印象最深刻的是，“美女”原来是“Oh, my God. Oh, my God. Oh, my God.”[笑cry]
（2）让我惊讶的是，“蓝蓝的天空银河里，有只小白船”，被识别出是歌词，翻译成英文时，句子前后带有音符[good]
（3）中文翻译成英文时，会自动填充标点符号[赞]
图二：textblob（中文->英文->法文->德文->中文）
（1）“帅哥”翻译成“Handsome guy”没什么问题，但经过了法文和德文后，“帅哥”变“好人”，突如其来的好人卡[允悲]
图三：huggingface（中文->德文->中文(粤语)）
（1）huggingface可以从德语、芬兰语、瑞典语翻译成粤语，试了一下，效果一般。
（2）“艾拉的精灵”回译得最贴切。
（3）“回家吃饭”也没什么大问题，毕竟是回译，如果能回译成“返屋企食飯”或者“返屋企食d嘢”，会更好。
（4）“帅哥”——“靚仔”。
（5）“美女”那句回译，用普通话说，是“他们不是这样...他们...”。看来“美女”在huggingface，无论是翻译成英语还是德语，都无法翻译正确啊[允悲]
图四：huggingface（英文->中文）
（1）用huggingface的en-zh模型，翻译出来的是繁体字，而且是中英混搭的，效果非常不好。
图五：huggingface（英文->德文->中文）
（1）想要从英文翻译成简体中文，其中一个途径，就是先翻译成德语，再翻译成简体中文。
图六：textblob（英文->中文）
（1）可以直接从英文翻译成简体中文。
总结：
（1）textblob基本上各国语言都可以互相翻译。huggingface互译的灵活性比较低（例如：中文无法直接翻译成韩文）。
（2）textblob会出现无法翻译的现象，例如["吴亦凡", "迪丽热巴"]，在“中文->英文->法文->德文->中文”的“英文->法文”环节，会出现无法翻译的问题，需要在代码中捕捉异常。但huggingface在经过“中文->英文->法文->德文->中文”后，可以回译出['Wuifian.', 'Dilli Jebba.']
（3）textblob需要在线。huggingface可以离线。
（4）textblob的翻译速度比huggingface快大概500倍。
（5）至于百度，因为申请API，需要写身份证号码，所以就放弃了。
（6）所以，综合而言，我还是会用textblob进行文本数据增强（在翻译质量差不多的前提下，速度实在太重要，否则几十万个样本，伤不起[跪了]），但huggingface的翻译模型可以用于finetune。
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