用 Go 打造 Grab 的路径规划和 ETA 引擎 胡泊 Grab bo.hu@grab.com 探探 Gopher China 2019 大纲 Who’s Grab 团队角色 路径规划和ETA引擎的构建和演进 Go in Grab ’ alt=‘OCR图片’/> Who’s Grab ’ alt=‘OCR图片’/> 东南亚的超级APP Grab 12:41 PM 100% 我们为消费者提供不可缺少的日常服务 我们提供安全、方便和经济实惠的出行服务 ’ alt=‘OCR图片’/> 大纲 Who’s Grab 团队角色 路径规划和ETA引擎的构建和演进 Go in Grab ’ alt=‘OCR图片’/> 团队角色 路径规划给定起终点在连通图中寻找合理路线 ETA(Estimated Time of Arrival)给定路线预估行驶时间 ’ alt=‘OCR图片’/> ’ alt=‘OCR图片’/> 大纲 Who’s Grab 团队角色 路径规划和ETA引擎的构建和演进 Go in Grab ’ alt=‘OCR图片’/> 路径规划和ETA引擎的构建和演进 ’ alt=‘OCR图片’/> 技术选型-概率vs路网 ’ alt=‘OCR图片’/> 路径规划和ETA引擎的构建和演进 地图 司机定位 路况 图搜索 ETA模型调优

Service Mesh Meetup #5 广州站 # SOFAMOSN 持续演进路径及实践案例 陈逸凡 wugou.cyf@antfin.com 2019.1.6 ## Agenda ➢ 背景 & 概览 ➢ 持续演进路径 & 技术案例 ➢ 实践案例 ➢ 规划 & 展望 ➢ QA ## 背景 & 概览 ## 数据平面概览 SOFAMOSN数据流  ## 持续演进路径 & 技术案例 ## 能力 TCP代理/7层通用代理 简单匹配路由 集群管理 & 基本负载均衡(RR、RANDOM) SofaRpc及HTTP/1.1、HTTP/2.0支持 XProtocol DNS方案  ## 规划 & 展望 ## MOSNG 待开源 

# Red Hat OpenShift Data Foundation 4.12 ## 规划部署 部署 Red Hat OpenShift Data Foundation 4.12 时的重要注意事项 100% FREE! 部署 Red Hat OpenShift Data Foundation 4.12 时的重要注意事项 ## 法律通告 Copyright $ \copyright $ 2023 the OpenStack community. All other trademarks are the property of their respective owners. ## 摘要 有关规划 Red Hat OpenShift Data Foundation 部署时的重要注意事项，请参阅本文档。 ## 目录 使开源包含更多 ..... 3 对红帽文档提供反馈 ..... 4 第1章 secret，用于身份验证。如果选择了这个验证方法，那么管理员必须提供 vault 中后端路径（其中存储了加密密钥）的 vault 令牌。 - Kubernetes：此方法允许使用服务账户（serviceaccounts）通过 vault 进行身份验证。如果选择了这种身份验证方法，那么管理员必须提供 Vault 中配置的角色的名称，从而提供对后端路径的访问，然后存储了加密密钥。然后，此角色的值会添加到 ocs-kms-connection-details

## 50  ## 技术架构快速规划与落地 沈剑 58集团技术专场 ## 关于我 • “架构师之路” 作者 Baidu百度高级工程师 58同城 技术委员会主席、高级架构师、技术学院优秀讲师 58到家 技术委员会主席、技术总监 一、初创公司技术架构体系建设 常见问题 ## 初创公司技术体系常见问题 体系割裂 系统耦合 DB耦合 × 出问题不知道 查问题麻烦 定位问题周期长 一团麻 资源 没人 ## 二、258到家 技术体系快速规划与 悠享生活之美 落地实践 ### 1. 服务化-服务化之前高可用架构 ## • 服务化前系统架构 (1) 端 (2) 反向代理 (3) 应用 (4) 数据  ### 2. 监控平台-日志 ## ERROR日志监控Tips (1) 路径规范 (2) 日志分级 （3）日志切分 （4）易扩展的配置 ## 日志关键字监控Tips (1) 异常关键字 (2) 正常关键字 （3）易扩展的配置 ### 2. 监控平台-接口 ##

[Image](/uploads/documents/0/8/3/6/08363ced0c86263439a5974bb014b0ea/p6_3.jpg) 认知 数学基础 人工智能、知识表达、规划、任务调度、机器学习等。 最优估计、微分几何、计算几何、运筹学等。 机器人学的四个核心领域（卡耐基梅隆大学） ![Image](/uploads/documents/0/8/3/6/08363