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2V2无人机红蓝对抗仿真

两架红方和蓝方无人机分别从不同位置起飞,蓝方无人机跟踪及击毁红方无人机2020a可正常运行2V2无人机红蓝对抗仿真资源-CSDN文库

urllib3 v2.0 only supports OpenSSL 1.1.1+,currently the ‘ssl‘ module is compiled with ‘OenSSL 1.1.0‘

urllib3v2.0onlysupportsOpenSSL1.1.1+,currentlythe‘ssl’moduleiscompiledwith‘OenSSL1.1.0’27mar2018环境是windows7,重新安装了OpenSSL1.1.1还是会报错;还是改urllib3的版本,不要2.0了pipinstallurllib3==1.26.15这样问题就解决了;参考原文:https://blog.csdn.net/qq_42873925/article/details/131112721

Ultra96-V2入门使用(裸机)

💂个人主页:风间琉璃🤟版权: 本文由【风间琉璃】原创、在CSDN首发、需要转载请联系博主💬如果文章对你有帮助、欢迎关注、点赞、收藏(一键三连)和订阅专栏哦目录目录一、Ultra96-V2开发板介绍二、开发板文件配置三、vivado四、Vitis一、Ultra96-V2开发板介绍Ultra96板子是AVNET开发的。是基于XilinxZynqUltraScale+MPSOC系列的芯片,具体使用的是:XilinxZynqUltraScale+MPSoCZU3EGSBVA484。板子本身比较比较小,外设模块也很少,其主要特点及开发板框架如下所示: ​​开发板学习资料:Ultra96-V2|Avnet

c++ - Boost.Log 与 Boost.Log v2

我目前正在评估非托管C++的一些日志框架。我的问题是:Boost.Log和Boost.Logv2有什么区别?Api是不同的吗?在项目中使用Boost.Logv2是否安全,还是我应该坚持使用Boost.Log1.1?什么时候会被Boost录取?future可能会发生重大变化? 最佳答案 请注意,可用的“1.0”版本未得到维护。要接收更新,您必须使用可能变得不稳定的前沿(主干)版本。如果你打算在任何严肃的项目中使用这个版本,请考虑到这一点。如果您不害怕使用最先进的版本或future的破损,那就去吧。它在当前状态下使用起来非常好。

KubeSphere 社区双周报|Fluent Bit 升级到 v2.2.2|2024.01.18-02.01

KubeSphere社区双周报主要整理展示新增的贡献者名单和证书、新增的讲师证书以及两周内提交过commit的贡献者,并对近期重要的PR进行解析,同时还包含了线上/线下活动和布道推广等一系列社区动态。本次双周报涵盖时间为:2024.01.18-02.01。贡献者名单新晋KubeSpherecontributor两周内共有1位新晋KubeSpherecontributor,感谢对社区的贡献!近期重要更新OpenFunction1.调整并启用中文文档相关PR:https://github.com/OpenFunction/openfunction.dev/pull/428贡献者:wrongerro

无法构建:获取https://registry-1.docker.io/v2/microsoft/aspnetcore/manifests/1.1:未授权:不正确的用户名或密码

我的aspnetcoredocker项目构建,但是当我单击docker按钮(或按F5)运行时,我会得到SeverityCodeDescriptionProjectFileLineSuppressionStateErrorMSB4018The"PrepareForLaunch"taskfailedunexpectedly.Microsoft.DotNet.Docker.CommandLineClientException:Creatingnetwork"dockercompose1627893588_default"withthedefaultdriverBuildingpswebapiServ

hyperledger fabric v2.4环境搭建及区块链项目开发

基础环境配置,不再详细描述;学习交流可联系博主。安装go安装docker安装docker-compose清空历史dockerimagesdockersystemprune--all 安装fabric最新版fabric2.4①拉取fabricgitclonehttps://gitee.com/hyperledger/fabric.git②进入fabric下的scripts目录,在该目录下启动脚本:bootstrap.shcdfabric/scriptssudo./bootstrap.sh#该命令会下载官方提供的示例代码和镜像文件,然后进入漫长的等待。下载完毕后再scripts目录下会有fabri

为histb海纳思系统盒子刷入2ray进行"内网穿透"

安装核心我的盒子是CM-101S-2hi3798mv100进入海纳思系统(histb.com)查找关键词即可查看安装脚本使用一键脚本搭建完成后安装面板——新一代Linux客户端安装配置教程|SKY博客(sky350.com)安装控制面板(AwebGUIclientofProjectVwhichsupportsV,S,TandJprotocols.🚀)我从github上面release下来armv7,用dpkg-i安装安装完成后systemctlstart启动,systemctlenable自启按照上面的进行配置在网上随便找的几个内网穿透服务器配置Firefox火狐浏览器内网穿透我也想用系统内网

【论文笔记】FSD V2: Improving Fully Sparse 3D Object Detection with Virtual Voxels

原文链接:https://arxiv.org/abs/2308.037551.引言完全稀疏检测器在基于激光雷达的3D目标检测中有较高的效率和有效性,特别是对于长距离场景而言。但是,由于点云的稀疏性,完全稀疏检测器面临的一大困难是中心特征丢失(CFM),即因为点云往往分布在物体表面,物体的中心特征通常会缺失。FSD引入实例级表达,通过聚类获取实例,并提取实例级特征进行边界框预测,以避免使用物体中心特征。但由于实例级表达有较强的归纳偏好,其泛化性不足。例如,聚类时需要对各类预定义阈值,且难以找到最优值;在拥挤的场景中可能使得多个实例被识别为一个实体,导致漏检。本文提出FSDv2,丢弃了FSD中的实

基于Ray和vLLM构建70B+模型的开源RLHF全量训练框架

背景ChatGPT已经问世一年+了,在训练ChatGPT中必不可少的一环是RLHF训练,目前开源社区已经有了不少RLHF训练框架比如,TRL,DeepSpeedChat或者最近热门的LLaMAFactory。这些框架往往是基于ZeRO等并行方式,将RLHF算法中的四个模型切片后放到同一个GPU上。在模型规模越来越大的今天,这种调度方式无法满足70B+甚至仅13B+模型的全量RLHF训练,必须通过合并ActorCritic模型或者使用LoRA等方式妥协内存使用量。而这些PEFT的方式往往意味着模型效果的妥协。于是乎开源项目:https://github.com/OpenLLMAI/OpenRLH