边缘计算的优秀用例

此前，马斯克在推特上透露，最新版本的完全自动自动驾驶能力软件能够实现“零干预驾驶”。

依靠自动驾驶技术划分而言，需要人类驾驶员共同驾驶的汽车通常被认为是第2级(L2)或第3级(L3)。共同完成驾驶任务的汽车被描述为半自动驾驶，通常包含多种自动附加组件，称为ADAS(高级驾驶辅助系统)。

由人工智能完全自主驾驶，在驾驶过程中没有任何人工辅助的汽车被认为是第4级(L4)和第5级(L5)。

在L2+自动驾驶规模化量产的当下，L3级自动驾驶乃至更高级别的L4/L5级无人驾驶，让人们对智能汽车的到来充满期待。

特斯拉的大招真的恐怖如斯么?

从某种意义上来说，这或许是一场精妙的文字游戏，目前特斯拉的“完全自动驾驶能力”并不能做到完全自动驾驶。

特斯拉官网显示，完全自动驾驶能力包括：自动泊车(平行泊车与垂直泊车);自动辅助变道：在高速公路上自动辅助变换车道;自动辅助导航驾驶：自动驶入和驶出高速公路匝道或立交桥岔路口，超过行驶缓慢的车辆;智能召唤：停在车位的车辆会响应召唤，在停车场的任意角落找到您。并且即将推出“识别交通信号灯和停车标志并做出反应”，以及“在城市街道中自动辅助驾驶”两项功能。
 

技术更新的讨论

在Julia，Python和R的测试中，引发了网友们更多关于“技术更新”的热烈讨论。

有些网友对于Julia给予了极大的期待：

在过去的十年中，大多数生态系统在Python上都具有巨大的价值，尤其是将MATLAB抛在脑后。

我认为从旧技术过渡到新技术的十年之久并不是一个糟糕的时标，甚至没有接近网络技术的翻版。

Julia对Python进行了足够的改进，可以保证在接下来的5-10年内进行转换，并以相同的方式将Python抛在后面。
 

可以看出，在所有八个数据集中，Julia的CSV.jl总是比Pandas快，并且在多线程的情况下，它与R的data.table互有竞争。

可见，在CSV读取方面，Julia完全有能力与Python或和R竞争甚至做得更好。

此外，Julia的CSV.jl是独特的。

因为它是唯一直接以其高级语言完全实现功能的，这有别于先用C实现然后由R或Python工具进行封装。

因此，Julia代码的后续性能将有着更多的可能。

该项测试原文地址：
 

Pandas需要119秒才能读取此数据集。

单线程data.table读取大约比CSV.jl快两倍。

但是，使用更多线程，Julia的速度与R一样快或稍快。

宽数据集

这是一个相当宽的数据集，具有1000行和20k列。数据集包含的数据值类型有：String、Int。

（编辑：保山站长网）

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