从大规模驾驶演示中学习类似人类的驾驶策略是很有前途的，但规划的不确定性和非确定性本质使得这一任务充满挑战。在这项工作中，为了应对不确定性问题，作者提出了VADv2，一个基于概率规划的端到端驾驶模型。VADv2以流方式输入多视角图像序列，将传感器数据转换为环境标记嵌入，输出动作的概率分布，并从中采样一个动作来控制车辆。仅使用摄像头传感器，VADv2在CARLATown05基准测试中实现了最先进的闭环性能，显著优于所有现有方法。它能够在完全端到端的方式下稳定运行，甚至不需要基于规则的封装。闭环演示可以在https://hgao-cv.github.io/VADv2中找到。1Introduction

本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。写在前面&笔者的个人理解基础模型的出现彻底改变了自然语言处理和计算机视觉领域，为其在自动驾驶（AD）中的应用铺平了道路。这项调查对40多篇研究论文进行了全面回顾，展示了基础模型在增强AD中的作用。大型语言模型有助于AD的规划和模拟，特别是通过其在推理、代码生成和翻译方面的熟练程度。与此同时，视觉基础模型越来越适用于关键任务，如3D目标检测和跟踪，以及为仿真和测试创建逼真的驾驶场景。多模态基础模型，集成了不同的输入，显示了非凡的视觉理解和空间推理，对端到端AD至关重要。这项调查不仅提供了一个结构化的分类法，根据基础模型在AD领域的模式和功能对其进

Agent的发展成为了LLM发展的一个热点。只需通过简单指令，Agent帮你完成从输入内容、浏览网页、选择事项、点击、返回等一系列需要执行多步，才能完成的与网页交互的复杂任务。比如给定任务：“搜索Apple商店，了解iPad智能保护壳SmartFolio的配件，并查看最近的自提点位置（邮政编码90038）。”下图演示Agent如何按照在线方式逐步与Apple网站进行交互，完成任务。在最后的屏幕截图中，Agent获取了所需的信息，然后选择"ANSWER"动作进行回应和导航的结束。▲在线网络浏览完整轨迹的屏幕截图Agent与Apple网站进行交互，并获得答案：“AppleValleyFair。”然

论文阅读三——端到端的帧到凝视估计主要内容研究问题文章的解题思路文章的主要结构论文实验关于端到端凝视估计的数据集3种基线模型与EFE模型的对比在三个数据集中与SOTA进行比较问题分析重要架构U-Net基础知识主要内容文章从端到端的方法出发，提出了根据heatmap和sprasedepthmap生成凝视原点和通过图像帧获得凝视方向，将两者结合获得注视点（PoG），和先前传统的通过裁剪人脸眼睛和脸部特征有所区别，并且PoG误差较之前的小。研究问题文章所需要解决的问题是远程基于网络摄像头的凝视估计，即如何通过通过单个用户面向的、远程放置的摄像头捕捉用户的图像，然后利用这些图像来估计用户的凝视方向的问

首先，一些背景:我决定开始一个从头开始设计的新项目，以在多个平台(Windows、iOS、OSX、Linux、Android)上运行。由于我的背景主要是C++，所以我打算使用C++11编写核心功能。也就是说，在每个平台上，我都需要编写一个特定于平台的UI，该UI可以与C++核心进行互操作。我的第一个目标平台是Windows(第二个是iOS)。我会将数据存储在SQLite数据库中，以及将使用WPFDataGrid输入的用户提供的数据(插入行、操作现有数据等)。这是我第一次使用WPF(尽管我使用过Windows窗体)，也是我第一次在托管环境中使用C++。我计划将其打造为MVC风格的架构，因

‍Agent的发展成为了LLM发展的一个热点。只需通过简单指令，Agent帮你完成从输入内容、浏览网页、选择事项、点击、返回等一系列需要执行多步，才能完成的与网页交互的复杂任务。比如给定任务：“搜索Apple商店，了解iPad智能保护壳SmartFolio的配件，并查看最近的自提点位置（邮政编码90038）。”下图演示Agent如何按照在线方式逐步与Apple网站进行交互，完成任务。在最后的屏幕截图中，Agent获取了所需的信息，然后选择"ANSWER"动作进行回应和导航的结束。▲在线网络浏览完整轨迹的屏幕截图Agent与Apple网站进行交互，并获得答案：“AppleValleyFair。”

MVFEnd-to-EndMulti-ViewFusionfor3DObjectDetectioninLiDARPointClouds论文网址：MVF论文代码：简读论文这篇论文提出了一个端到端的多视角融合(Multi-ViewFusion,MVF)算法,用于在激光雷达点云中进行3D目标检测。论文的主要贡献有两个:提出了动态体素化(DynamicVoxelization)的概念。相比传统的硬体素化(HardVoxelization),动态体素化可以完整地保留原始点云信息,消除体素特征的不确定性,为不同视角的特征融合奠定基础。设计了多视角特征融合的网络架构。该架构从鸟瞰图和透视图透视图(Persp

前不久看到一篇《NVIDIABlueField 再创 DPU 性能世界纪录》的新闻，该测试环境是2台服务器，每台各安装2块NVIDIABluefield-2DPU，形成4条100GbE以太网直连，两端分别跑NVMe-oFTarget（存储目标）和Initiator（主机端）。测试结果包括TCP和RoCE（RDMA）两部分，上图是第一部分。我们看到，用户态SPDKtoSPDK的512Byte小块读测试达到了41.5M（超过4100万）IOPS；Linux5.15内核的FIO测试只有不到SPDK一半的性能，应该是CPU被I/O中断跑满了，4.18内核则又低了不少。作为块存储设备，512BIOPS性

前言官方文档：mlrun官方文档MLOps仍然需要DevOps提倡的CI/CD框架，这是一种经过验证的方法，可以频繁地进行高质量的代码更新。然而，机器学习通过数据和模型验证扩展了集成阶段，而交付则解决了机器学习部署的复杂性。总之，CI/CD将数据、模型和代码组件组合在一起，以发布和更新预测服务什么是CI/CD？让你的项目变得更加敏捷！什么是MLRun使用MLRun，用户可以在本地机器或云上选择任何IDE。MLRun打破了数据、ML、软件和DevOps/MLOps团队之间的孤岛，实现了协作和快速持续改进。能够自动化管理CI/CD中的各个阶段任务，通常分为以下几个：Ingestandprocess

在Bing和CSDN上转了一圈，答案千奇百怪的。很多只给计算，不给解释，过程实在是难以理解。索性自己结合chatGPT研究出了正确的答案和解释，以下，希望对各位有帮助。网上主要有两种计算方式：方法一（多数情况下采用该答案）发送时延 =数据长度/信道带宽=65535*8bit/1Gb/s=0.52428*10-3s=0.52428ms；传播往返时延=2*10=20ms（发送数据和接收确认）；故每发送一个窗口大小的流量需要：总时延=发送时延+传播往返时延=0.52428+20=20.52428ms ≈20.52ms。故每秒钟可以产生1000/20.52个窗口，因此最大数据吞吐量=65535*8*（