【2024.4.5.10 行情早报】
编写人:PP潘妮
BTC:
大饼给的 59800 多单没有接到就反弹上去,从形态上看符合头肩底预期,近期大概率会在 600-650 做区间震荡,4 小时 MACD 翻正短期之内会继续向上尝试突破 65000;
ETH :
以太被大饼带动反抽符合昨天给的预期,但没有到 3150 预期,整体形态还是做上涨线段,继续等待;
山寨币:
整体山寨币还是处于底部震荡期间,近期不操作就是做好的做好,不操作就能跑赢, 90%的波段王,耐心是你最大的敌人没有人能百分百的做好波段。WLD,ARKM 两个今天都有不错的反弹,继续持币!
编写人:PP潘妮
BTC:
大饼给的 59800 多单没有接到就反弹上去,从形态上看符合头肩底预期,近期大概率会在 600-650 做区间震荡,4 小时 MACD 翻正短期之内会继续向上尝试突破 65000;
ETH :
以太被大饼带动反抽符合昨天给的预期,但没有到 3150 预期,整体形态还是做上涨线段,继续等待;
山寨币:
整体山寨币还是处于底部震荡期间,近期不操作就是做好的做好,不操作就能跑赢, 90%的波段王,耐心是你最大的敌人没有人能百分百的做好波段。WLD,ARKM 两个今天都有不错的反弹,继续持币!
前段时间和元戎启行创始人周光聊了聊现在比较火的无图智驾和端到端,有些内容值得分享:
1. 怎么在无图上作弊?
有的是在路口打补丁,比如这个路口很复杂,这时就会有一个小范围的200米×200米的高精地图,车开到路口时,有关键点匹配,匹配好之后路口有拓扑结构,然后就顺着那个轨道过去了。
另一种是定制化地图,也就是动态图层。有些无图你会发现坐起来有轨道感,它没看到路,但是知道这么走,怎么实现的?就是通过多次采集车流数据,但这种方式成本比较高。
2. 端到端拥有更高级的推理能力,让自动驾驶更有人味,更有利他精神,比如图一,左侧是小幅避让停在中间的车辆,右侧是主动往前挪,为后面的车让行。
3. 为什么不能用高精地图做端到端? 端到端就是一个神经网络,神经网络就是个脑袋,人脑擅长看非结构化数据,比如看图、听音乐,但如果要算233×176,肯定不能马上算出来,但计算机擅长。
4. 高精度地图就是给计算机看的东西,不是给脑袋看的,它是一堆线段,每个线段都是XY,一个高精度地图可能有100行或者500行的矩阵,你不知道是什么意思,但是我们告诉你左转、右转、变道,这是人脑能接受的,人脑是接受不了刚刚说的这种东西的,你是要给脑袋看的东西给端到端,而不是你给机器看的东西给端到端,这是不同的。
5. 一个小孩会速算几万×几万,他就聪明吗,不是的,这是反人类的。这种速算比赛真是反人性的,人最厉害的是做推理,比如前面两公里有车祸我怎么处理,有两个哥们在打架,可能随时打到路上来,我该怎么办,这种推理不是靠规则推动的,但恰恰是人最擅长的。
6. 端到端是种瓜得瓜、种豆得豆的过程。第一步目标是做到接近人,这已经很难了,超越人是下一步的事。
7. 泊车不用端到端,因为人泊不过车,像这种确定性的简单程序,比如拧个螺丝精度和准度, 人是干不过机器的。
8. 没有量产做端到端就是死路一条。
9. 以前模块跟模块之间,像两个人说话,其实交流效率挺低的,脑机直联效率肯定更高,采用非端到端系统,你的信息是被压缩过的,很多信息是丢掉的,而这些信息其实能帮你做一些判断,端到端几乎是全量信息传输,你能做一个综合的判断。
10. 之所以出现端到端是因为今天Rule base已经到极致了,像华为已经做到天花板了,但是也就到此为止了。
11. 今天可能只有两三个公司能做城市NOA。
12. 有些公司好几百个人做泊车这件事,我们真的无法理解,几个人就搞定了。
#汽场全开# #自动驾驶#
1. 怎么在无图上作弊?
有的是在路口打补丁,比如这个路口很复杂,这时就会有一个小范围的200米×200米的高精地图,车开到路口时,有关键点匹配,匹配好之后路口有拓扑结构,然后就顺着那个轨道过去了。
另一种是定制化地图,也就是动态图层。有些无图你会发现坐起来有轨道感,它没看到路,但是知道这么走,怎么实现的?就是通过多次采集车流数据,但这种方式成本比较高。
2. 端到端拥有更高级的推理能力,让自动驾驶更有人味,更有利他精神,比如图一,左侧是小幅避让停在中间的车辆,右侧是主动往前挪,为后面的车让行。
3. 为什么不能用高精地图做端到端? 端到端就是一个神经网络,神经网络就是个脑袋,人脑擅长看非结构化数据,比如看图、听音乐,但如果要算233×176,肯定不能马上算出来,但计算机擅长。
4. 高精度地图就是给计算机看的东西,不是给脑袋看的,它是一堆线段,每个线段都是XY,一个高精度地图可能有100行或者500行的矩阵,你不知道是什么意思,但是我们告诉你左转、右转、变道,这是人脑能接受的,人脑是接受不了刚刚说的这种东西的,你是要给脑袋看的东西给端到端,而不是你给机器看的东西给端到端,这是不同的。
5. 一个小孩会速算几万×几万,他就聪明吗,不是的,这是反人类的。这种速算比赛真是反人性的,人最厉害的是做推理,比如前面两公里有车祸我怎么处理,有两个哥们在打架,可能随时打到路上来,我该怎么办,这种推理不是靠规则推动的,但恰恰是人最擅长的。
6. 端到端是种瓜得瓜、种豆得豆的过程。第一步目标是做到接近人,这已经很难了,超越人是下一步的事。
7. 泊车不用端到端,因为人泊不过车,像这种确定性的简单程序,比如拧个螺丝精度和准度, 人是干不过机器的。
8. 没有量产做端到端就是死路一条。
9. 以前模块跟模块之间,像两个人说话,其实交流效率挺低的,脑机直联效率肯定更高,采用非端到端系统,你的信息是被压缩过的,很多信息是丢掉的,而这些信息其实能帮你做一些判断,端到端几乎是全量信息传输,你能做一个综合的判断。
10. 之所以出现端到端是因为今天Rule base已经到极致了,像华为已经做到天花板了,但是也就到此为止了。
11. 今天可能只有两三个公司能做城市NOA。
12. 有些公司好几百个人做泊车这件事,我们真的无法理解,几个人就搞定了。
#汽场全开# #自动驾驶#
笔破坏与线段破坏,是两个不互相包含的概念。并不是笔破坏就一定线段破坏,也不是线段破坏一定要笔破坏。
显然,在线段破坏的第一种情况下,必然是笔破坏的。
在线段破坏的第二种情况下,就不一定了。
反之,线段破坏如果不是笔破坏,那么一定是第二种情况的。
那么,笔破坏为什么要单独提出来?因为笔破坏有动力学上意义。
本ID的理论,有一部分和物理学有点类似,就是探讨动力学方面的东西,这方面,各位现在接触最多的就是背驰,而笔破坏,和这一样属于动力学方面的内容,这在以后会逐步说到的。
先形态学,再动力学,各位慢慢来。
显然,在线段破坏的第一种情况下,必然是笔破坏的。
在线段破坏的第二种情况下,就不一定了。
反之,线段破坏如果不是笔破坏,那么一定是第二种情况的。
那么,笔破坏为什么要单独提出来?因为笔破坏有动力学上意义。
本ID的理论,有一部分和物理学有点类似,就是探讨动力学方面的东西,这方面,各位现在接触最多的就是背驰,而笔破坏,和这一样属于动力学方面的内容,这在以后会逐步说到的。
先形态学,再动力学,各位慢慢来。
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