如何避免重复写代码由于每次都要重复写html+css代码特别麻烦什么方法可以最快的情况下搞定代码呢?

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如何避免重复写代码由于每次都要重复写html+css代码特别麻烦什么方法可以最快的情况下搞定代码呢?,第1张

这些都是一个程序员的基本操作啊,如果连这些都不想做就想得到一个心目中的理想网页,那就相当于对着阿拉丁神灯说“给我一个美女做老婆吧”然后就心想事成了?其实以后科技发达了也许能实现,但到时候也许就没有程序员这个行业了。

利用一些现成的框架也许能部分实现你的目的,但是要想完全贴合你的所有需求,你就必须对框架进行一些数据和参数的详细设置,而这个工作量一点也不比你自己做一个少多少!

还有一个好办法就是你花钱请别的程序员做,然后你就可以以金主的身份颐指气使地让他们做出你想要的网页来。

玩笑归玩笑,其实你平时可以自己收集一些常用的代码,然后复制粘贴即可,当然一些必要的修改是难于避免的,程序员本来就是另一种意义上的搬砖工人,一点代价都不想付出,那还是乘早改行吧。

12月23日,毫末智行品牌日升级后的首场“HAOMO AI DAY”正式上演。因为此前特斯拉AI DAY的知名度,这场属于中国从业者的AI自动驾驶技术盛筵引发关注。

此次HAOMO AI DAY上毫末CEO顾维灏重磅发布中国首个自动驾驶数据智能体系MANA(雪湖)。“雪湖”这一名称,出自于科幻巨作《三体》第二部《黑暗森林》,主人公罗辑在星空、雪山、森林、草地和湖畔之间徜徉思考,最终寻找到了破解“三体危机”、拯救地球的方法。MANA(雪湖)承载了毫末以AI通向自动驾驶梦想的思考。

在自动驾驶领域,数据智能是AI自动驾驶技术的“明珠”,是最终成为胜利者的成功要素。完善的数据智能体系是AI自动驾驶科技公司成功的基石。在业内,谁能高效低成本的挖掘数据价值,谁就能成为竞争的王者。

针对此,毫末拿出了基于毫末AI实践的MANA。顾维灏讲述了背后思考过程:“数据是人工智能最大的驱动力,也是人工智能进步过程中最大的成本。自动驾驶产品的完善是个漫长的进化过程,就像是人在漫长的历史过程中,找到用最低能量消耗维持生命的方法,开发智力和积累经验进化人类文明。所以毫末数据智能的核心,就是降低成本、提高迭代速度。“顾维灏将其比喻为毫末数据智能的“思想钢印”,毫末将用更低的成本和更快的迭代速度,提供更安全、更好用的产品提供给用户。

毫末通过对400万公里用户行驶里程数的沉淀与思考,总结出了自动驾驶能力发展曲线:F=Z+M(X)。F代表产品力,Z代表毫末第一代产品,M是一个把数据转化为知识的函数,包括数据获取、表达、存储、传输、计算、验证,以及对成本和速度的影响。MANA就是这个最核心的M。MANA由TARS(数据原型系统)、LUCAS(数据泛化系统)、VENUS(数据可视化平台)、BASE(底层系统)四个子系统组成。

顾维灏进一步从感知、认知、标注、仿真、计算五大能力方面,对MANA进行了介绍。

感知能力方面,针对目前毫末核心的感知设备车载摄像和激光雷达,核心问题是如何让1+1实现大于等于4的效果。相较于过往标准的结果融合方法,毫末采用了更高效的过程融合方法,并加入时序的特征进行时空融合,进而快速拉升感知能力。

认知能力层面,顾维灏认为需要具备安全、舒适、高效三大要素。安全上,毫末拥有全栈自研安全认知模型CSS,其核心是自动驾驶系统不只局限在从纯机械的角度保证自己不主动犯错,而是充分考虑从数据中学习到的对其他交通参与者行为的理解和超时空的历史经验;在安全底线之上,从数据中学习舒适和更高效的量化标准,让自动驾驶算法可以更好的处理纷繁复杂的驾驶场景,制定更符合用户喜好的驾驶策略。并且通过自动化场景挖掘、强化学习、仿真引擎构建认知智能闭环系统,持续不断从海量人驾数据中提取知识,快速迭代车端认知算法能力。

毫末正在研究一种端到端的模拟学习,就是以过往的事例为指导,从数字化的场景中得到具体的本车动作。这一过程中,所有的动作都已经在人们自己开车的过程中自己被标注。而毫末则挑选更符合要求司机的驾驶行为,在不同场景下持续的训练。同时,毫末实践了很多深度强化学习的方法,并构建了闭环自动标注系统,运用了无监督自动标注算法,大大提升了数据标注的效率,以适应大规模量产的需求。

仿真能力层面,毫末把仿真系统比作“自动驾驶元宇宙”,通过在这个“元宇宙”中进行感知和认知的效果验证,效率被大大提高。

最后,在计算能力层面,顾维灏判断未来在智能汽车的推动下,人类记录的数据正在从文本向图像转变,图像的存储和计算规模将占据主导,由此对存储和计算将带来新的革命。顾维灏在现场宣布,毫末MANA超算中心正在筹备中,主要用于自动驾驶的数据处理、训练、推理和验证等需求,中国自动驾驶进入超算中心时代。

提到超算中心可能有人会联想到特斯拉之前发布的Dojo,此次毫末推出MANA也是同样的目的,要知道目前在自动驾驶领域只有毫末和特斯拉在使用一个叫Transformer的深度学习大模型,这个模型的特点是训练速度快、训练样本兼容性高、训练规模巨大,非常适用于自动驾驶领域。所以毫末自建超算中心也是十分必要的,目的是形成更强大的数据处理能力,以此来推动算法的快速迭代。此次毫末还把特斯拉的数据智能体系和自家的做了比较,我们欣喜的看到我们自研的数据智能“大厦”终于可以和国外的领先车企掰掰手腕了。

One more thing:毫末城市NOH 2022年上市

MANA是所有毫末能力进化的核心动力。通过MANA打造的超级能力,毫末的自动驾驶产品正在变得更加强大和领先。顾维灏表示,2022年年中,毫末辅助驾驶系统HPilot即将推出“城市NOH”这一全新功能,使用届时全球最大算力的辅助驾驶域控制器小魔盒3.0,并针对城市多样、复杂的路况进行专项优化,具备更快、更及时的感知能力和响应能力。

HAOMO AI DAY现场还展示了目前毫末城市NOH车辆路测视频,其中展示了如红绿灯识别、避让路口加塞车辆、避让调头车辆、自动通过待转区、导航变道、避让横穿行人、驶入驶出环岛、路口无保护左转等诸多面对市区复杂交通环境的便捷功能。

顾维灏宣布了毫末乘用车智能驾驶路线图:2022年下半年,毫末将计划交付全场景NOH,并在2023年推出拥有HSD(HAOMO Self-Driving)的车队。MANA的技术力量正在显现。

未来,搭载毫末智行全场景 NOH 乘用车、拥有毫末智行HSD的车队,以及更多“毫末制造”的物流无人车驶上街头,社会的出行及物流方式会迎来崭新的篇章。这家公司有着传统车企的底蕴,也包含科技公司的锐利,一群三体迷们在做着有关未来美好愿景的梦,并且一点点的在为之努力着,借用三体中的一句名言,给时光以生命,给岁月以文明。时间会见证这场科技文明的诞生,让我们拭目以待。