前言 H.264是目前很流行的编码层视频压缩格式，目前项目中的协议层有rtmp与http，但是视频的编码层都是使用的H.264。...在熟悉H.264的过程中，为更好的了解H.264，尝试用VideoToolbox硬编码与硬解码H.264的原始码流。...码流结构里面的图 2、VideoToolbox VideoToolbox是iOS8以后开放的硬编码与硬解码的API，一组用C语言写的函数。...使用流程如下： 1、-initVideoToolBox中调用VTCompressionSessionCreate创建编码session，然后调用VTSessionSetProperty设置参数，最后调用...学习硬编码与硬解码，目的是对H264码流更清晰的了解，实则我们开发过程中并不会触碰到H264的真正编码与解码过程，故而难度远没有想象中那么大。 这里有代码地址
那么我们在使用SpringBoot的时候, 也是需要进行配置文件编写的。...我们这里就使用常见的properties文件来写 编写配置文件，从配置文件里面获取 创建配置文件 ? 使用配置项 ?...web.properties", encoding = "utf-8") @ConfigurationProperties(prefix = "site") // 这个可以指定前缀 只要成员属性能对上就行 也可以不指定 使用
使用wget下载我在GitHub上托管的数据 !...首先，我们将使用PIL.Image.open()读取图像文件。使用np.asarray()将这个图像对象转换为一个NumPy数组。 确定窗口大小。这是正方形的边长这是从原始图像中得到的。...我们添加跳转连接到我们的自动编码器模型。...通过使用最大池层，许多空间信息会在编码过程中丢失。为了从它的潜在表示(由编码器产生)重建图像，我们添加了跳过连接，它将信息从编码器带到解码器。...这里我们只是用了一个简单的模型来作为样例，如果我们要推广到现实生活中，就需要使用更大的数据集和更深的网络，例如可以使用现有的sota模型，加上imagenet的图片进行训练。
做游戏，场景是一个很重要的部分，如果缺少这一步，很难做出好的游戏，对于cocos2dx来说，有很多2D的地图编辑器可以用，效果都还可以，其中Tiled是支持的比较好的，它支持Tiled编辑出来的几种模式...如果要做小型的手机游戏，使用正常模式就足够了，cocosdx支持的很好，如果要具有3D感，那么可以使用45度正常地图。...但是如果要做大场景，比如底图4000*4000像素级别的，那么Tiled可以使用交错(Staggered)模式，但是cocos2dx封装的并不支持，需要修改源代码进行改造。 ...不使用整图就的分层，分层之后每一层产生大量的冗余tile，内存上升一半，超过100M。 晒一下我目前的成果吧，目前实现了场景阻挡、人物遮挡半透明，以及A*寻路等功能！...cocos2dx使用TiledMap创建斜45度地图场景 资源
---- 使用场景分析 心跳检测 A ----------------------------------------------------------------------------- B –
然而，从那时起，技术、安全研究的进步和迅速变化的威胁形势使得这种硬编码的加密密钥成为不可接受的风险。能够提取全局硬编码密钥的恶意行为者可能会以不可挽回的方式危害整个设备产品线的安全性。...发现并向西门子披露了一项针对 SIMATIC S7-1200 和 S7-1500 PLC CPU 的创新技术，使我们的研究人员能够恢复受西门子影响的每个产品线所使用的全局硬编码加密密钥 ( CVE-2022...西门子在一份安全公告中承认，围绕其硬编码密钥的现有保护已不再足够，并投入了必要的资源和时间来引入动态公钥基础设施 (PKI)，从而消除了硬编码密钥的使用。...CRC（使用 CRC32 操作码） 使用 [REDACTED] 操作码将结构复制回其原始位置，现在指向想要的地址 此时，可以在我们精心设计的结构中使用对新地址的间接访问。...通过提取 PLC 的硬编码私钥，能够演示多种攻击场景，包括解密 S7 PLC 和 EWS 之间的所有通信，解密 PLC 上配置的密码哈希，可以使用它来获得对 PLC 的完全访问权限，进行中间人攻击等等。
它提供高度可配置的场景和传感器设置，模拟城市环境和交通情况，以帮助开发者评估他们的自动驾驶系统在各种现实世界场景下的表现。...它支持基于Python的API，使用户能够轻松地与仿真环境进行交互，并控制车辆、获取传感器数据等。 Carla具有逼真的图形渲染和物理模拟能力，可以模拟车辆的运动、感知和决策过程。...开发者可以选择适合其应用场景的车辆和传感器配置。 3.真实物理模拟：CARLA使用准确的物理模拟来模拟车辆的动力学行为和传感器的测量数据。...5.高度可定制的场景和交通设置：CARLA允许开发者自定义仿真场景，包括交通流量、行人行为、天气条件等。这使得开发者可以模拟各种现实世界的交通场景，并进行自动驾驶算法的测试和评估。...我试了下C++创建client示例，加了好多库和头文件，也没有调试好。
但是公司仍然应该投资使用激光雷达 和点云处理的方法来实现自动驾驶，因为谁知道呢，也许有一天激光雷达也会变得非常便宜呢？ 摄像头的问题 摄像头擅长捕捉高分辨率的场景细节。...“这种方法只是观察未标记的视频，并找到一种方法来创建深度图，不是试图预测对，而是试图做到一致。”...为了解决这个问题，CARLA 有自己的原始深度图编码，RGB 图像看起来像这样: ? CARLA 用RGB的编码深度图 现在可以将其存储为 RGB 图像。...这个 RGB 编码的 CARLA 原始深度图可以通过以下公式转换为实际深度: normalized = (R + G * 256 + B * 256 * 256) / (256 * 256 * 256...从CARLA深度图编码到实际逐像素深度的转换 代码可以在这里找到：https://github.com/MankaranSingh/Auto-Depth/blob/master/utils.py#L23
其结构的核心是LanguageBind编码器[18]，这些编码器从图像和视频中提取特征，并将这些视觉信号映射到一个共享的文本特征空间，从而实现统一的视觉表示。...这些编码器是从OpenCLIP[14]中初始化的，以确保视觉特征与语言特征对齐，从而创建一个统一的视觉表示。...为了促进这种集成，使用了视觉投影层来编码统一的视觉表示，然后再与文本 Query 相结合。最后，词嵌入层对文本输入进行分词，将其转换为LLM可以处理的格式。...为了展示这些方法的性能，从作者录制的20个视频中，随机选择了2个场景。 这些场景在CARLA模拟器内实现，以展示这些方法的表现。场景在CARLA模拟器内实现，将自动驾驶模式设置为车辆。...Scenario 1 第一个场景使用了一个随机选择的视频片段。自动驾驶车辆正在运动，道路上放置了一个“限速30”的交通标志。图4展示了YOLO v8和人类在环路中的推理方法的输出。
需求场景设置 我们通过一个比较典型的业务需求来具体实现和对比下，假如有学生成绩表结构如下: create table `student_score` ( id bigint ...换成mybatis plus实现效果 mybatis plus的实现比mybatis会简单比较多，实现效果如下 img 如红框圈出的，写mybatis plus实现用到了比较多字符串的硬编码（可以用Entity...的get lambda方法部分代替字符串编码）。...字符串的硬编码，会给开发同学造成不小的使用门槛，个人觉的主要有2点： 字段名称的记忆和敲码困难 Entity属性跟随数据库字段发生变更后的运行时错误 其他框架，比如TkMybatis在封装和易用性上比mybatis...如果你还没什么方向，可以先关注我，这里会经常分享一些前沿资讯，帮你积累弯道超车的资本。 点击领取2022最新10000T学习资料
目前，最常见的几种易受攻击的编码模式，包括硬编码凭证、SQL注入和路径注入，都可以得到有效的处理。...基于AI的安全漏洞过滤 GitHub Copilot通过针对硬编码凭证、SQL注入和路径注入等问题，自动阻止常见的不安全代码建议。...github-copilot-now-has-a-better-ai-model-and-new-capabilities/ https://github.blog/2023-02-14-github-copilot-for-business-is-now-available/ ------ 我们创建了一个高质量的技术交流群...只要你能坚持下来，多思考、少抱怨、勤动手，就很容易实现弯道超车！所以，不要问我现在干什么是否来得及。如果你看好一个事情，一定是坚持了才能看到希望，而不是看到希望才去坚持。...如果你还没什么方向，可以先关注我，这里会经常分享一些前沿资讯，帮你积累弯道超车的资本。 点击领取2023最新10000T学习资料
目的是： 用户使用单个命令就能执行多次训练。 用CARLA自动测试已经训练过的系统。 允许用户一眼就能监控CARLA的多项训练和测试。 允许执行“基于视觉的驾驶模型的离线评估”一文中提出的测试方法。...允许使用“探索自动驾驶行为克隆的局限性（论文）”一文中的模型。 你还可以使用CARLA挑战中的基线。...COiLTRAiNE框架允许同时进行训练，在CARLA中的场景中驾驶和对一些静态数据集的控制进行预测。 该过程可以同时在几个实验中完成。...GPU建议使用NVIDIA 1070或更高版本。 操作系统：兼容CARLA (16.04)的Ubuntu 安装： 为了安装COiLTRAiNE，我们提供了一个conda环境需求文件。...要收集其他数据集，请查看数据收集器项目：https://github.com/carla-simulator/data-collector 获取CARLA 注意：自动场景评估只适用于CARLA 0.8。
训练中还使用了一些手工创建的模型和自动生成的模型。...近日，Udacity通过开源协议授权公开了它的自动驾驶汽车模拟器，有 Unity 技术背景的任何人都可以利用此模拟器的资源，载入软件内置场景或创建自己的虚拟测试路线。 ? ?...除了开源代码和协议，CARLA还提供了为自动驾驶创建的开源数字资源（包括城市布局、建筑以及车辆），这些资源都是可以免费获取和使用的。 这个模拟平台能够支持传感套件和环境条件的灵活配置。...我们使用CARLA来研究三种自动驾驶方法的性能：传统的模块化流水线，通过模仿学习训练得到的端到端模型，通过强化学习训练得到的端到端模型。...PanoSim仿真实验操作流程简单易懂，制作一个实验的三个步骤： 创建实验：新建实验工程，选择合适的道路场景，设置环境天气和光照； ?
除了开源代码和协议，CARLA 还提供了为自动驾驶创建的开源数字资源（包括城市布局、建筑以及车辆），这些资源都是可以免费获取和使用的。这个模拟平台能够支持传感套件和环境条件的灵活配置。...我们使用 CARLA 来研究三种自动驾驶方法的性能：传统的模块化流水线，通过模仿学习训练得到的端到端模型，通过强化学习训练得到的端到端模型。...这三种方法在难度递增的受控环境中做了评估，并用 CARLA 提供的指标进行性能测试，表明 CARLA 可以用来进行自动驾驶的研究。...需要注意的是，我们在四个任务上对这三种方法的测试使用的是同一个智能体，并没有为某个场景而单独地去微调一个模型。任务被设置为目标导向的导航：智能体被初始化在城市的某个地方，然后它必须到达指定的目的点。...要注意，测试中和训练过程中使用的起点和目标点是不一样的：只有通用的环境和条件是一样的。其他三种实验条件均设置在具有挑战性的泛化中：之前从未见过的城市 2 以及从未见过的训练天气集。
Aitrainee | 公众号：AI进修生 AI编码助手我现在用的是这个 但是想用用Llama3.1咋办？ 介绍两种办法：Ollama、Groq。 我们使用Continue这个开源编码助手。...先下载插件 点击插件，就可以看到它支持Ollama和Groq等等LLM厂商 我们知道Groq提供免费且快速的api接口，且支持不少开源模型， 但是有些速率限制 到Groq官网这来创建一个API key...API Key粘贴到这 点击设置， 点击更改模型为：llama-3.1-70b-versatile（Groq的405B还用不了目前） 然后就可以聊天了 然后它下面还有代码补全模型的配置，我们使用Ollama...： Llama-3.1 全面测试、使用方法（本地 & 云端）、比较 405B、70B 和 8B 。...啥也不会，但创建了太空射击游戏。。。
---- 由硬蛋举办的“机器人来了”高峰论坛上，产业专家和互联网大佬们对机器人产业进行了全方位的解读，详细阐述了中国工业机器人的现状与未来。...硬蛋副总裁刘宏蛟——“一方面，中国机器人企业有很多硬伤，比如缺乏核心技术和核心元器件，而硬蛋能够作为桥梁连接机器人创新企业和机器人供应链厂商，使机器人创新、机器人制造不再成为难事。”...中国机器人需要“拿来主义” 而对于中国机器人产业如何弯道超车这一全行业瞩目的问题？来自日本的企业家给出了独到的见解。...田口洋举例称，就从编码器来说的话，日系厂家已经做出了很多成绩优异的商品，这些产品明天就能马上导入进去，这样势必对机器人的完成度和可靠性的提高提供很大的帮助。...因为如果从一开始进行电机、编码器的开发的话，是相当话时间和成本的，如果是在日本拥有丰富实绩的尼康编码器，加上中国水平分工作业的文化，这里的课题应该马上就能得到解决了。
因此，为了解决难以获取真实世界数据的数据不足问题，可以使用深度学习技术（如GAN）在真实图像中创建真实数据。一些研究通过数学计算雨滴数量和Gaussian滤波器来创建合成图像上的雨。...此外，通过在真实图像中合成雨滴，模拟到实际的研究正在开展，以通过创建数据集或使用模拟环境模型的数据学习深度学习模型，将其应用于真实世界。...此外，根据本研究，通过获取CARLA的动态图像进行车道识别的模拟到实际域适应成功地完成。因此，像CARLA这样的虚拟环境已经被一些研究行人使用，并在恶劣天气条件下获得了高可靠性。...在本研究中，作者试图通过CARLA模拟来收集评估数据，因为使用现有数据集或从10mm/h到100mm/h的降水情况中收集数据具有困难。...合成雨图像使用的公式见方程（5）。同时，通过将降雨率从0 mm/h变化到100 mm/h，以10 mm/h为单位记录驾驶场景。
掌握C/C++/Python/Matlab，能够使用V-Rep/Webots/Gazebo等仿真软件。...的机器人学讲座课程（2018年秋更新）：http://www.doc.ic.ac.uk/~ajd/Robotics/index.html 讲解了机器人学入门，运动规划，传感器，概率机器人学，蒙特卡罗定位，场景识别...进阶篇 选择一些仿真和真实机器人，多使用，多看源码，多思考，多练习。 案例包括了地上跑，工厂用，天上飞，水里游等多场景仿真和实物。...补充自动驾驶CARLA（http://carla.org/） CARLA 0.9.5（开发） 编译版 [Linux] CARLA_0.9.5.tar.gz [Linux] Town06_0.9.5....（Windows） 修复了使用多个“SceneCaptureToDiskCamera”的问题
最后，使用 CARLA模拟器和KITTI数据集进行的实验表明，该方法达到了适用于静态和动态相机平台的自动驾驶应用的精度水平。...Nelder-Mead方法不需要梯度信息，它允许将广泛的数据变换应用于模型点云数据，这包括渲染变换，可用于获得模型的特定透视图的光栅化图像，因此，将模型的渲染函数f定义为 其中，M3D_c是分割的颜色编码...实验 通过使用 CARLA模拟器观察虚拟交叉口环境，以及基于kitti数据集的真实环境，来评估我们在基础设施场景中的方法，评估描述了外参估计的准确性，包括用于基准测试的场景处理，最后给出了我们的结果。...表1总结了我们的评估结果和检查的损失函数，对于CARLA评估，两个场景的平移误差都低于7厘米，而旋转误差最多为0.11◦. 我们观察到误差主要来源于点云稀疏性。...，从而有效地执行跨域配准，该算法已在CARLA模拟场景和来自KITTI数据集的真实传感器数据上进行了评估，以显示其在实际应用中的可行性，显示出与现有方法相同或更好的结果。
下游自动驾驶任务实验 Navigation&Navigation Dynamic - 基于 CARLA 的两个用于模拟学习的闭环驾驶任务 我们使用不同大小的训练数据（从 4K 到 40K）在标记数据有限的情况下评估预训练视觉编码器的泛化能力并进行闭环评估...由于此任务中具有挑战性的场景，我们使用最先进的基于单帧图像的自动驾驶模型 TCP （NeurIPS 2022）来评估不同的预训练方法。该任务的主要指标是驾驶分数、路线完成和违规分数（均越高越好）。...我们使用强化学习算法近端策略优化 (PPO) 在 CARLA Town01 环境中训练使用不同预训练权重初始化的 CILRS 模型（左）。...我们进一步实验在训练期间冻结预训练的视觉编码器（右），以更好地研究预训练特征表示的有效性。 图 5：使用 PPGeo 和其他三个最佳预训练方法的强化学习学习曲线。...左：预训练视觉编码器在 RL 训练期间联合微调；右：视觉编码器在 RL 训练期间被冻结 NuScenes 上的开环规划任务 我们使用真实世界的 NuScenes 数据集评价不同时间长度下的轨迹规划预测与实际真实轨迹之间的
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
