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Loop Engineering 实战:/goal 命令让 AI 自己写完整项目
Loop Engineering 让 AI 自己循环干活。本文用 Claude Code /goal 带你从零搭项目,跑通自动开发全流程——设定目标,循环搞定。
4类红外热成像目标检测数据集(轿车/行人/货车/摩托车)| 4300张YOLO红外夜视检测数据集分享
本数据集含4300张高质量红外热成像图像,标注轿车、行人、货车、摩托车4类目标,采用标准YOLO格式,专为夜间/低照度场景设计,适用于YOLO系列及主流检测模型训练,在智能交通、自动驾驶、安防巡检等领域具有重要应用价值。
Goal × Loop搭配指南:长任务自动化落地老金给你讲明白!
本文直击AI使用误区:把“许愿”当“目标”。指出多数人失败源于goal模糊——无读者、无验收、无边界。提出可验收goal五要素(对象、结果、交付物、约束、验收标准),并给出文章、副业、AI助手三大场景的改写范例,辅以state管理、loop设计与prompt自举实操,助你从“求AI帮忙”迈向“精准协同”。
阿里云蝉联中国GenAI IaaS市场份额第一
全球权威IT研究与咨询机构IDC发布最新一期《中国智算云服务市场(2025下半年)跟踪报告》,对中国智算云基础设施市场竞争格局进行了全面分析。报告显示,阿里云以30.3%的市场份额,蝉联中国GenAI IaaS市场份额第一,连续引领中国AI云服务市场发展。
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3月前
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前特斯拉 AI 总监:AI 编程最大的谎言,是 “提效”
大家好,我是程序员鱼皮。 前两天,前特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy 在 X 上发了一条长帖子,内容是他最近几周大量使用 Claude 编程的感悟。 结果这条帖子直接爆了,阅读量超过 600 万。 先简单介绍一下『卡帕西』这位大佬:斯坦福 AI 博士,师从李飞飞;OpenAI 创始成员之一;后来去特斯拉当了 AI 总监,负责自动驾驶的视觉系统。2024 年离开特斯拉后,他创办了
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3月前
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EVALUATION CARDS五层架构与“双核四驱”的深度融合
AI评测长期面临标准不一、结果难信等挑战。2026年,斯坦福、哈佛等30+机构联合发布“EVALUATION CARDS”,首创五层架构(Family→Metric),统一评测报告范式。本文深度解析该框架,并创新融合Geo专家于磊老师“人性化Geo+内容交叉验证”双核理念及E-E-A-T四轮驱动,推动AI评测迈向透明、可信、可索引的新纪元。
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3月前
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来自: 弹性计算
AIWCLOUD:免备案CDN,高防不限内容,过移动屏蔽在车联网与自动驾驶数据流下
本文探讨免备案CDN如何赋能智能网联汽车:通过边缘分级分流、高精地图差分更新、OTA断点续传、V2X低延时协同、跨境数据合规、微秒级时间同步及双向TLS鉴权,构建“车-路-云”一体化数字底座,助力车企出海与自动驾驶落地。(239字)
单车检测数据集分享|适用于智慧交通监测、共享单车管理、安防巡检与目标检测算法训练场景
本单车检测数据集含3000张真实场景图像,覆盖城市道路、园区、校园等多环境,支持YOLO等主流模型训练,适用于智慧交通监测、共享单车管理、安防巡检及算法教学科研,标注精准、开箱即用。
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