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告别配置复杂性：领域特定语言（DSL）能帮你吗？
过去几年涌现出大量旨在生成配置的领域特定语言 (DSL)，即配置语言：HCL，Dhall，Jsonnet，Starlark，CUE，Nickel，KCL，Pkl，以及其他。我敢肯定至少有15种。 Dhall 的一个目标是使导入安全。Starlark 是一种可嵌入的 Python 方言，对于熟悉 Python 的人来说很熟悉。Jsonnet 是JSON 的超集。Nickel 中的类型是可选的。 官方示例)： -- Type definitions for our configuration let Kubernetes = https://raw.githubusercontent.com/dhall-lang /dhall-kubernetes/master/package.dhall let deploymentName : Text = "mydep" let containerImage : Text 例如，Dhall 可能对熟悉 Haskell 的人来说更熟悉。 在这个例子中，这些语言并没有什么显著的优势。我本可以使用 envsubst。
65410编辑于 2025-02-19 - 来自专栏人工智能的秘密
国内自动驾驶企业在美国首秀其最新L4级自动驾驶货运卡车
英伟达高级商务总监Rishi Dhall表示。 本次CES上，图森未来还展示了其L4自动驾驶卡车在河北曹妃甸路测的视频。视频中，坐在驾驶座上的安全员可以随意翻书、喝水，卡车交由自动驾驶系统开车。
99590发布于 2018-01-15 - 来自专栏有三AI
【人脸表情识别】情绪识别相关会议、比赛汇总（2018-2020）
基于深度学习的情绪识别技术[D].中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院),2020. [2] Dhall A, Joshi J, Sikka K, et al. [4] Dhall A, Goecke R, Lucey S, et al. [5] Ghosh S, Dhall A, Sebe N, et al. [7] Ghosh S, Dhall A, Sharma G, et al.
2.3K10发布于 2021-03-12 - 来自专栏LINUX阅码场
郭健： Deadline调度器之（二）：细节和使用方法
Dhall效应（在Deadline调度器之原理部分描述）说明了全局deadline调度器即便是接受了该任务，但是在每个CPU利用率未达100％的情况下（有可分配的CPU资源），也不能保证能该DL任务的deadline 虽然在多核系统中，全局deadline调度器会面临Dhall效应，不过我们仍然可以对系统进行分区来解决这个问题。具体的做法是采用cpusets的方法把CPU利用率高的任务放置到指定的cpuset上。
1.9K20发布于 2019-10-08 - 来自专栏程序人生
protobuf 为经络，gRPC为骨架
配置文件可以用 ini，json，yaml，toml 等，甚至是 dhall（有人用 dhall 么？）。我个人偏好 toml，兼具可读性和灵活性。
1.3K10发布于 2020-07-23 - 来自专栏LINUX阅码场
郭健: Deadline调度器之（二）：细节和使用方法
Dhall效应（在Deadline调度器之原理部分描述）说明了全局deadline调度器即便是接受了该任务，但是在每个CPU利用率未达100％的情况下（有可分配的CPU资源），也不能保证能该DL任务的deadline 虽然在多核系统中，全局deadline调度器会面临Dhall效应，不过我们仍然可以对系统进行分区来解决这个问题。具体的做法是采用cpusets的方法把CPU利用率高的任务放置到指定的cpuset上。
1.4K20发布于 2019-06-19 - 来自专栏ATYUN订阅号
Nvidia GTC China大会：开源自动驾驶AI算法，与滴滴建立合作关系
Nvidia自动驾驶汽车副总裁Rishi Dhall表示：“开发安全的自动驾驶汽车需要在云和汽车中实现端到端的AI。Nvidia AI将使滴滴能够开发更安全、更高效的运输系统，并提供广泛的云服务。”
1K30发布于 2019-12-22 - 来自专栏LINUX阅码场
郭健： deadline调度器之（一）：原理
这就是众所周知的Dhall效应（Dhall's effect）。 ?
1.3K20发布于 2019-10-08 - 来自专栏LINUX阅码场
郭健：deadline调度器之（一）：原理
这就是众所周知的Dhall效应（Dhall's effect）。
2K20发布于 2019-06-19 - 来自专栏有三AI
【人脸表情识别】基于回归模型的人脸表情识别方法
Image and Vision Computing, 2017, 65: 23-36. [10] Dhall A, Goecke R, Lucey S, et al.
2.1K00发布于 2021-03-12 - 来自专栏有三AI
【人脸表情识别】基于视频的人脸表情识别数据集与基本方法
Image and Vision Computing, 2011, 29(9): 607-619. [6] Dhall A, Goecke R, Lucey S, et al.
3.5K30发布于 2021-02-05 - 来自专栏我爱计算机视觉
TPAMI'21 | 跨域人脸表情识别新基准
Dhall, R. Goecke, S. Lucey, and T.
88210编辑于 2021-12-08 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
教主黄仁勋亮相GTC China：英伟达已售出15亿块GPU！重磅发布TensorRT 7
NVIDIA自动驾驶汽车副总裁Rishi Dhall表示：“不论是在云端还是汽车中，开发安全的自动驾驶技术，端到端的AI都不可或缺。
95230发布于 2020-02-27 - 来自专栏点云PCL
SLAM综述(4)激光与视觉融合SLAM
Dhall, K. Chelani, V. Radhakrishnan, and K. M. Krishna.
5.4K31发布于 2020-06-12 - 来自专栏LINUX阅码场
Linux Deadline 调度器 - 第一部分：简介与理论背景
如下图所示，这被称为Dhall效应： ?
2.6K20发布于 2019-10-08 - 来自专栏点云PCL
当视觉遇到毫米波雷达：自动驾驶的三维目标感知基准
对于摄像机和激光雷达之间的传感器校准，我们采用了Dhall等人提出的校准算法。这将给我们两个变换矩阵，分别表示左摄像机和激光雷达之间的变换，以及右摄像机和激光雷达之间的变换。
1.2K11编辑于 2023-12-12 - 来自专栏全栈程序员必看
[机器学习] 实验笔记 – 表情识别（emotion recognition）
论文：A.Dhall, R. Goecke, J. Joshi,M. Wagner, and T.
2.4K20编辑于 2022-07-25 - 来自专栏人工智能前沿讲习
【源头活水】顶刊解读！IEEE T-PAMI （CCF-A，IF 23.6）2024年46卷第一期 [1]
Dhall, M. Hayat, J. Knibbe and Q.
2.3K20编辑于 2024-03-25 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
同时定位与地图创建综述
Robotics: Science and Systems, 2013,10(5): 2-16. [31] Dhall A, Chelani, V, Radhakrishnan M.
1.4K20发布于 2020-12-11 - 来自专栏华章科技
【译文】如何打造高性能大数据分析平台
原文：Building High Performance Big Data Analytics Systems 作者：Rohit Dhall 译者：袁璞，圣特尔•E店宝大数据架构师，关注高性能或可用架构
81140发布于 2018-08-14
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