Gli Oakland A hanno ottenuto ancora un altro stupidamente divertente ritorno

Gli Oakland A's sono apparentemente incapaci di vincere in modo noioso. La squadra ha trascorso l'ultima settimana a trovare modi stravaganti per le vittorie, come vincere due walk-off consecutivi contro i temuti Giants, tornare da un deficit di otto run per vincere per tre e appendere 15 run sui poveri Rangers. La scorsa notte, gli A l'hanno fatto di nuovo.

I primi due terzi della partita sono stati piuttosto cupi, poiché il lanciatore titolare di Oakland Edwin Jackson sembrava stanco ei suoi compagni di squadra non sono riusciti a raccogliere molte offese con i corridori in base. Gli A si sono trovati sotto 5-1 al settimo posto. Ma c'è qualcosa nel giocare contro i Rangers che fa diventare Khris Davis Babe Ruth: il DH ha battuto 24 fuoricampo contro di loro nelle ultime tre stagioni, di cui 15 homer in 26 partite su strada in Texas. Ieri sera, Davis ha battuto uno al centro campo nel settimo inning per il 5-4. (Il piccolo fan nel berretto della A ha ottenuto la palla dopo aver perso un dinger dei Rangers all'inizio della notte.) Due inning più tardi, ha mandato una palla da baseball sulla luna per il via libera mentre Oakland ha vinto, 6-5.

Davis ora ha sei dong nelle ultime quattro partite e 27 in stagione. Ha battuto 112 fuoricampo dall'inizio della stagione 2016, più di chiunque altro nelle major. Questa è la più alta concentrazione di dingers che qualsiasi atleta abbia mai raggiunto in quattro partite da quando Mark McGwire lo fece 31 anni fa. Mushing tiri in Arlington è diventato qualcosa di istintivo per Davis, come ha detto ai giornalisti dopo la partita, "Sono svenuto. Mi stavo dicendo di oscillare su un buon tiro - e si è scoperto. " Oakland è ora 60-43, che è il sesto in MLB, e la squadra è andata 26-7 dal 15 giugno.

Gli A non avranno successo per otto inning stasera e in qualche modo vinceranno per sette punti.

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Ho appena visto la condivisione del mio amico DHL[1] e sono venuto anche per registrare e condividere la mia esperienza lavorativa. Cosa stanno facendo la nostra organizzazione e il nostro team? My Amazon Scout [2] è un'auto robot a guida autonoma, che cammina sul marciapiede, l'applicazione principale è quella di consegnare merci nell'ultimo miglio delle periferie degli Stati Uniti. L'auto viene caricata con la merce da consegnare, e quando arriva alla porta di casa, il destinatario sarà avvisato per il ritiro della merce. In Amazon.com, appartiene all'ambito dei servizi Web non Amazon (AWS). Un'altra organizzazione, Prime Air, utilizza Drone [3] per la consegna e i nostri scenari applicativi sono leggermente diversi. La tecnologia delle auto a guida autonoma include hardware e software. Nel software, il riconoscimento (percezione), la localizzazione (localizzazione), la navigazione (navigazione), ecc. sono correlati alla guida autonoma. Sono nel dipartimento di localizzazione. Lo scopo principale è tenere traccia dell'auto del robot in qualsiasi momento. La posizione e il riconoscimento accurati possono aiutare il robot a comprendere l'ambiente circostante e la navigazione può essere utilizzata per capire dove andare dopo. Di solito ci sono molti sensori nelle auto a guida autonoma. Oltre al GPS, è comune utilizzare più telecamere per osservare l'ambiente come un occhio umano. Es: Tesla ha 8 telecamere. Puoi anche usare Lidar per ottenere la mappa di profondità. :Waymo. Abbiamo anche bisogno di sensori per ottenere funzioni di guida autonoma. La differenza tra le auto per le consegne a guida autonoma e le auto a guida autonoma A prima vista, le auto per le consegne a guida autonoma (denominate auto per le consegne) sono molto simili alle auto a guida autonoma, ma in realtà ci sono molte differenze. La velocità, il percorso e la portata dei camion per le consegne sono diversi. I camion per le consegne camminano sul marciapiede e si muovono alla velocità delle persone che camminano. Rispetto alla guida ad alta velocità che le auto a guida autonoma devono affrontare, i camion per le consegne sono meno pericolosi e richiedono precisione e calcoli La latenza è bassa. I camion per le consegne sono relativamente convenienti da testare. Le auto a guida autonoma devono affrontare una varietà di scenari, come città o montagne, deserti o neve. Le aree che affrontiamo sono piccole e ogni area può avere forme del terreno o climi diversi, che possono essere ottimizzati per aree diverse. Gli scenari di utilizzo sono diversi e il costo è diverso, il prezzo di una Tesla è diverso dal prezzo di un camion per le consegne e anche i sensori che possono essere utilizzati sono diversi. Tesla ha una grande capacità della batteria e una forte potenza di calcolo che può essere supportata.I veicoli per le consegne devono ottimizzare il consumo di energia e ridurre continuamente i costi dell'hardware per raggiungere lo scopo della consegna a basso costo. Come sta lavorando il nostro team? Guardando il team da un punto di vista non tecnico, ci sono le seguenti caratteristiche. Il team è completo. Circa la metà del nostro team è uno scienziato (scienziato applicato) e metà di un ingegnere (ingegnere del software), e tutti hanno problemi legati ai robot sfondi. Tra questi, ci sono da senior a neolaureati, e diversi membri si sono uniti dall'inizio di questo progetto Scout e hanno una buona conoscenza dell'architettura e dello sviluppo del software. Da quando sono entrato a far parte del team, i membri non sono cambiati molto, i membri sono stabili e l'operazione è relativamente fluida. Il capo (manager) comunica senza problemi con il team Il capo ha un incontro con tutti 1-1 ogni settimana per discutere i vari problemi incontrati nel lavoro. Poiché il capo ha un background ingegneristico (PhD), discute spesso dello stato di avanzamento del progetto, se ci sono ostacoli (Blocker), o come Brainstorm può migliorare la precisione dell'algoritmo, un po' come un incontro settimanale tra un istituto di ricerca e un professore. Oltre a discutere del progetto, il capo chiederà di volta in volta se ha riscontrato problemi, problemi con il funzionamento della squadra o dell'organizzazione e così via. A volte non osano lamentarsi, e se i piccoli problemi non vengono risolti, possono accumularsi in problemi più grandi. Se il capo discute con un atteggiamento aperto e incoraggia il team a sollevare il problema, ci sarà la possibilità di risolverlo il prima possibile. Tra questi, un collega ha sollevato un problema relativo a On-call, e il capo ne ha poi discusso con tutti i partecipanti alla riunione del team e ha raggiunto un consenso.Le opinioni negative sono molto preziose.In una riunione, il capo ha aperto un sondaggio con un questionario condotto dall'intera organizzazione per discutere con tutti. Amazon attribuisce inoltre grande importanza all'istituzione del meccanismo (sistema, processo). Dopo aver riscontrato un problema, penserà a come migliorare il processo in modo che errori simili possano essere trovati più facilmente e presto e corretti. Che progetto hai realizzato? Principalmente progetti relativi alle immagini, incluso il miglioramento degli algoritmi esistenti, l'aumento del tasso di successo e della disponibilità. Esiste anche un progetto sulla "posizione iniziale del robot", comunemente noto come problema di inizializzazione.

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