1 前言 应用模式（Application modes)用于区分不同的场景，以便在系统运行时，组织各自相互独立的OS相关的资源集合，是一种分而治之的思想体现。不同的应用模式是互斥的，即系统当前必须在一种应用模式（且只能在…

一目了然 OSEK NM 学习1 OSEK NM 学习准备1.1 获取文档1.2 OSEK NM 简介1.3 OSEK NM 机制1.4 OSEK NM 原理1.5 OSEK NM 报文格式 2 OSEK NM 学习记录2.1 网络结点组环2.2 我有被其他结点跳过吗？2.3 我有新的后继节点了吗？2.4 五个定时器2.5 NM 软件功能2…

1 前言 资源管理（resource management）用于协调不同优先级的多个任务对共享资源的并发访问，共享资源包括管理实体（调度器），内存或硬件资源等。 资源管理对于所有一致类（conformance classes&…

目录 OSEK初级认知OSEK中级认知结构说明1. 正常上线、建环、传递令牌（Taken)及休眠2. 已建环有403新节点插入3. 已建环现有节点403异常掉线4. 上线未发现其他节点建环失败（跛足模式） OSEK高级认知网络管理分类网络管理作用（巧记&a…

目录 1. 概述 为什么车上的控制器需要做网络管理？ 2. 状态机 2.1 逻辑环 2.2 报文帧结构 2.3 正常上线建环 2.4 跛行状态 2.5 休眠状态 1. 概述 为什么车上的控制器需要做网络管理？ 因为在目前的整车电子电器架构下，整车的部分ECU是…

目录 1.共同点： 2.不同点： 2.1. 唤醒帧类型不一样： 2.2. 休眠的同步算法不一样： 2.3. PDU结构不一样： 3.小结： 1.共同点： 1. 都属于直接网络管理。 2. 网络管理的目的都是协调各节点同步…

注意：本文仅用作日常学习记录，由于技术有限，如有理解错误，后期会不定期更新 AutoSar网络管理理解 1、AutoSar网络管理时间参数 参数名称 标称值 冗余 描述 T_REPEAT_MESSAGE 1600ms /-10% 网络上的其他节点可以通过接收网…

1、处理级别 OSEK操作系统是应用程序的基础，这些应用程序相互独立，并在处理器上提供它们的环境。OSEK操作系统能够控制多个并行运行的进程的实时执行。 OSEK操作系统为用户提供了一组定义好的接口。这些接口由竞争CPU的实体使用。 实体有两种类型: 由…

1 前言 RTOS通过任务（task）来组织应用层程序框架（framework），支持任务的并发和同步执行（concurrent and asynchronous execution of tasks），并通过调度器（scheduler&…

一、前言 汽车网络管理从根本上来说是为了省电的，基本的实现方式就是汽车在没有使用的情况下一些ECU会通过网络管理协调进入低功耗模式或者睡眠模式，从而达到省电的目的。目前主流的网络管理标准有两个，一个是AUTOSAR（Automotive…

1 前言 对于反复出现的事件的处理，例如周期事件，或处理在特定时间点触发的事件，需要OS提供一种定时机制。对此，OSEK提供了一个两阶段的概念来实现，周期性事件被同步注册到一个计数器（counter）&a…

搞了两年的Autosar，用到的网络管理都是Autosar网络管理，虽然偶尔有听到或看到Osek网络管理，但是一直没机会具体进行开发和测试。最近有机会具体接触和开发到，弄完之后感受就是：还是Autosar的网络管理好用，O…

python处理日志文件 1 打开日志文件 虽然，日志文件的后缀为.log，但是基本上与文本文件没有区别，按照一般读取文本文件的方式打开即可： fp =open("e:\\data.log") fp.close() 应用示例： fp =open("e:\\data.log") for line in fp.readlines(): # 遍历每…

Costmap规划器 ISAAC教程合集地址: https://blog.csdn.net/kunhe0512/category_12163211.html 文章目录 Costmap规划器组件消息入门自定义图使用自定义地图改变规划器将 Costmap 添加到视线中 将通道添加到配置 Isaac SDK 中的标准导航规划器指示机器人在避开障碍物的同时采用最…

Amazon DeepRacer 是一款 1:18 赛车，它提供了一种用强化学习 (RL) 解决自动驾驶技术的平台。强化学习 (RL) 是一种先进的机器学习 (ML) 技术，它采用了与其他机器学习方法不同的方法来训练模型。它的强大之处在于，它不需要任何标记的训练数据就…

一、实验原理 1.什么是逻辑回归 (LogisticRegression) 逻辑回归实际上是一种分类模型，往往用来解决二分类问题(0 or 1)。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性。 Logistic 回归的本质是：假设数据服从某种分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。 sig…

图神经网络学习笔记：神经网络基础 1. 机器学习基本概念1.1 机器学习的常见分类1.2 机器学习的一般流程1.3 常见的损失函数1.4 梯度下降算法 2.神经网络2.1 神经元2.2 多层感知机2.2.1 单隐层感知器2.2.2 感知机的信息传递 2.3 激活函数2.3.1 S型激活函数2.3.2 ReLU及…

SMOKE: Single-Stage Monocular 3D Object Detection via Keypoint Estimation 论文笔记 论文链接： https://arxiv.org/abs/2002.10111 一、 Problem Statement 目前的单目3D视觉中，通常非常依赖于RCNN网络或者RPN网络，然后会多加一个分支去…

AWS DeepRacer-for-Cloud的官方博客文档： 直达链接：利用Amazon EC2进一步降低DeepRacer训练成本 | 亚马逊AWS官方博客 写在最前 由于博客中已经写了具体的方案，这里将里面的脚本提取出来，并对相应的问题做解决 这里采用 Deep L…

一、深度学习中常用的调节参数 本节为笔者上课笔记（CDA深度学习实战课程第一期） 1、学习率 步长的选择：你走的距离长短，越短当然不会错过，但是耗时间。步长的选择比较麻烦。步长越小，越容易得到局部最优化…