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车道
OpenDRIVE 1.6 (asam.net) 车道类型： 9.5.3. Lane type 车道类型 The lane type is defined per lane. A lane type defines the main purpose of a lane and its corresponding traffic rules. 每条车道都会被定义一个类型。车道类型定义了车道的主要用途及与其相对应的交通规BUUCTF:[INSHack2017]10-cl0v3rf13ld-lane-signal
题目来源：https://buuoj.cn/challenges#[INSHack2017]10-cl0v3rf13ld-lane-signal 题目给了后缀为unk的文件 010打开，文件头是jpg 改后缀再打开 没啥特别的 foremost得到png 右下角 手敲螺丝 .... . .-.. .--. -- . 不完整 回头自动驾驶笔记之车道线检测 Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection
网络结构没什么可说的，基本还是沿用特征提取+head的思路 这篇论文主要的贡献在于相比语义分割，可以人工划定对应的row 采样步长，以及每个row对应的块宽度，从而实现针对一个区块进行分类，对性能整体加速非常明显 这里主要记录一下loss的计算过程 分类loss： (1) 将特征图按照行高划分《摄像头 —— MIPI CSI-2简介》
概述 本文简单介绍MIPI CSI-2协议，根据MIPI联盟的官方文档MIPI Alliance Specification for Camera Serial Interface 2 (CSI-2)，描述其协议层次和应用场景。 CSI (Camera Serial Interface) 是MIPI定义的规范，用于连接摄像头和CPU，传输摄像头的视频信号，最新的规范是2012发布论文阅读计划
1.从《Optimal Trajectory Generation for Autonomous Vehicles Under Centripetal Acceleration Constraints for In-lane Driving Scenarios》出发 2. 跟着李沐读论文 ======================================================================================================react源码解析3.react源码架构
react源码解析3.react源码架构 视频讲解（高效学习）：进入学习 这一章的目的是让我们认识一下react源码架构和各个模块。 在真正的代码学习之前，我们需要在大脑中有一个react源码的地图，知道react渲染的大致流程和框架，这样才能从上帝视角看react是怎么更新的，来吧少年。 react的核心可以用resa推理
参考https://blog.csdn.net/qq_42178122/article/details/122787261博主的博文 import os import os.path as osp import time import shutil import torch import torchvision import torch.nn.parallel import torch.backends.cudnn as cudnn import torch.nn.functional ashell学习训练&&总结_7
shell学习训练&&总结_7 1.统计班级学生各科成绩（shuxue,yuwen,yinyu）信息，并计算各科成绩的平均值和总和 #!/bin/bash #本操作实现数组存储，学生和成绩。按q键退出 t=0 while true;do read -p"input student name:" st if [[ $st != q ]];then student[$t]=$st else breaalley
An alley or alleyway is a narrow lane, path, or passageway, often reserved for pedestrians [步行者], which usually runs between, behind, or within buildings in the older parts of towns and cities. It is also a rear access or service road (back lane), or a pareact源码解析15.scheduler&Lane
react源码解析15.scheduler&Lane 视频讲解（高效学习）：进入学习 往期文章： 1.开篇介绍和面试题 2.react的设计理念 3.react源码架构 4.源码目录结构和调试 5.jsx&核心api 6.legacy和concurrent模式入口函数 7.Fiber架构 8.render阶段 9.diff算法 10.commit阶段 11.生命周期 12.状态更新LaneSection的情况
3.3.3 lane sections 3.3.3车道横截面 the lanes appearing in a given cross-section along the road are defined in so-called lane sections. multiple lane sections may be defined in ascending order along a reference line. each lane section is valid until the nextCarla学习笔记-基础传感器设置
本笔记翻译于Carla官方文档 设置基础传感器 生成任何传感器的过程都非常相似1. 使用库查找传感器蓝图。2. 设置传感器的具体属性。这是至关重要的。属性将决定检索的数据。3.将传感器安装到ego车辆上。位置是相对位置。Carla.AttachmentType将决定如何更新传感器的位置。4.【数据结构】停车场问题
实验二 线性表的应用（二） 【实验类别】设计型实验 【实验目的】 1.熟悉线性表的顺序存储和链式存储各自的特点及运算； 2.熟练掌握线性表的基本操作在不同存储结构中实现算法； 3.通过本次实验帮助学生加深对C语言的使用（特别是函数的参数调用、指针类型的应用和链表的建立等各种基AXIS中TDATA的辅助信号（TUSER，TSTRB，TKEEP）
AXIS总线是一个流式总线，总线上没有addr的概念，数据随着时间先后，形成流式存储布局， TDATA宽度以BYTE为基本单位，即8的倍数。每个字节宽度，视为一个byte lane。 对于N个byte lane的宽度的TDATA，多字节宽度的数据，在内部被流式化的时候，是按照逐个byte lane来串化存储的。可以理解为一Lane_GCN翻译
摘要 我们提出了一种运动预测模型，该模型利用了一种新颖的结构化地图表示以及演员-地图交互。 我们不是将矢量化地图编码为光栅图像，而是从原始地图数据构建车道图以明确保留地图结构。 为了捕获车道图的复杂拓扑和长距离依赖关系，我们提出了 LaneGCN，它使用多个邻接矩阵和沿车道车道线检测研究
关于车道线检测，最近研究以下资料： 推荐论文：Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection，https://arxiv.org/abs/2004.11757 参考代码：https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection.gitreact源码解析15.scheduler&Lane
## react源码解析15.scheduler&Lane #### 视频课程（高效学习）：[进入课程](https://xiaochen1024.com/series/60b1b600712e370039088e24/60b1b636712e370039088e25) #### 课程目录： [1.开篇介绍和面试题](https://xiaochen1024.com/courseware/60b1b2f6cf10a4003b634718/60b1b311cf10react源码解析3.react源码架构
react源码解析3.react源码架构 视频课程（高效学习）：进入课程 课程目录： 1.开篇介绍和面试题 2.react的设计理念 3.react源码架构 4.源码目录结构和调试 5.jsx&核心api 6.legacy和concurrent模式入口函数 7.Fiber架构 8.render阶段 9.diff算法 10.commit阶段 11.生命周期 12.状态更新流react源码解析3.react源码架构
react源码解析3.react源码架构 视频课程（高效学习）：进入课程 课程目录： 1.开篇介绍和面试题 2.react的设计理念 3.react源码架构 4.源码目录结构和调试 5.jsx&核心api 6.legacy和concurrent模式入口函数 7.Fiber架构 8.render阶段 9.diff算法 10.commit阶段 11.生命周期 12.状态更新流PCIe 链路训练基础
PCIe Link Initialization and Training Process PCIe 链路初始化及训练是由物理层控制的硬件过程。该过程对设备的端口及链路进行配置及初始化，从而能够支持后续的数据传递。 复位之后，硬件会开始链路训练流程，并且流程由 LTSSM（Link Training and Status Machine）管理。LTSS使用tensorrt 加速Ultra-Fast-Lane-Detection项目
使用tensorrt 加速Ultra-Fast-Lane-Detection项目 运行环境： 项目 主机版本(on ubuntu 18.04) AGX版本(Jetson 4.3) cuda 10.0 10.0.130 - cudnn7 7.6.5.32 - tensorrt 7.0.0.11-1+cuda10.0 - pytorch 1.4.0+cu100 1.2.0 torchvision 0.5.0+cu100 0.4.0 项《Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection》论文笔记
参考代码：Ultra-Fast-Lane-Detection 1. 概述 导读：现有很多车道线检测方法都是基于分割网络去做的，这就导致了其在车道线检测困难场景（严重遮挡和极限光照条件下）下的适应性和infer速度上存在问题。在困难场景下车道线的检测往往很依赖车道线区域的上下文和全局信息的获取，但传统车道线检测:ultra fast lane detection
ECCV2020年的一篇车道线检测论文，花了两天把这个跑通了。 作者源码地址：https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection 逛B站发现有人把这个做成APP了，免费下载，但许多功能应该是要加作者收费的：https://www.bilibili.com/video/BV1xv411e7zJ?from=search&seid=804637805958自动驾驶 Apollo 源码分析系列，感知篇(六)：车道线 Dark SCNN 算法简述及车道线后处理代码细节简述
本文大纲 自动驾驶中的车道线检测思路SCNN 算法思想Apollo 中对应的 dark scnn 代码逻辑dark scnn 模型结构SCNN 方向的简化heatmap 对应代码逻辑灭点提取mask 2D曲线拟合1. 采样2.车道线拟合3. 填充 lane_object 对象4. 当车辆行驶在一条车道线的情况处理 3D 车道线检测总4.从legacy或concurrent开始(从入口开始,然后让我们奔向未来)
人人都能读懂的react源码解析(大厂高薪必备) 4.从legacy或concurrent开始(从入口开始,然后让我们奔向未来) 视频课程&调试demos 视频课程的目的是为了快速掌握react源码运行的过程和react中的scheduler、reconciler、renderer、fiber等，并且详细debug源码和分析，过程更清晰。