本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。原标题：OntheRoadtoPortability:CompressingEnd-to-EndMotionPlannerforAutonomousDriving论文链接：https://arxiv.org/pdf/2403.01238.pdf代码链接：https://github.com/tulerfeng/PlanKD作者单位：北京理工大学ALLRIDE.AI河北省大数据科学与智能技术重点实验室论文思路端到端的运动规划模型配备了深度神经网络，在实现全自动驾驶方面展现出了巨大潜力。然而，过大的神经网络使得它们不适合部署在资源受限的系统上，这无
vol框架官方链接：vol-vue(volcore.xyz)；vol框架基于element组件库以及iview组件库进行封装的。vol框架中的Cascader是基于iview组件库中的iview封装的，详细看下方的官方文档。iview官方链接：级联选择器-ViewDesign(iviewui.com)需求：联动的时候有二级数据的时候一级数据不可以选中，但是可以选中一级后面的数据（二级三级甚至更后面的），但是一级下面没有二级数据的话，就可以选中一级的数据。在iview中的cascader组件中封装了一个方法，change-on-select这个方法的值为布尔类型的，为true的时候可以设置为不管
1、Xray概念 Xray是一款功能强大的安全评估工具,主要特性有:检测速度快。发包速度快;漏洞检测算法高效。支持范围广、代码质量高高级可定制、安全无威胁都是它的特点。大至OWASPTop10通用漏洞检测，小至各种CMS框架POC，均可以支持；编写代码的人员素质高,通过CodeReview、单元测试、集成测试等多层验证来提高代码可靠性；xray定位为一款安全辅助评估工具，而不是攻击工具，内置的所有payload和poc均为无害化检查。Xray挂代理被动扫描，只能扫出owasptop10的漏洞。业务逻辑类漏洞需手工抓包进行测试，为了让被动扫描和手工测试同时进行，可以将xray与burp进行联动，
知识点1、API分类特征-SOAP&OpenAPI&RESTful2、API检测项目-Postman&APIKit&XRAY部分项目下载：https://github.com/API-Security/APIKithttps://github.com/lijiejie/swagger-exphttps://github.com/jayus0821/swagger-hack靶场和资源总结：https://github.com/roottusk/vapihttps://github.com/API-Security/APISandboxhttps://github.com/arainho/awes
单一的sqlmap工具在大部分网站注入是不可行的，这时候就需要借助sqlmap和burpsuite联动的办法来进行工具注入。这种方法是可以注入大部分网站的，十分通用，那要如何操作呢？首先，我们要用firefox部署好dvwa靶场，（python3.10以下环境变量，phpstudy需要具备）将安全指数改为low。保证phpstudy中Apache和MYSQL都是绿灯。然后将firefox网站连接设置为手动代理127.0.0.1，端口8080，如下图以获取dvwa中admin和password为例演示。1.win+r在cmd中输入config，找到自己的ip地址。将dvwa靶场默认url：127
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。原标题：IsEgoStatusAllYouNeedforOpen-LoopEnd-to-EndAutonomousDriving?论文链接：https://arxiv.org/abs/2312.03031代码链接：https://github.com/NVlabs/BEV-Planner作者单位：南京大学NVIDIA论文思路：端到端自动驾驶最近作为一个有前景的研究方向浮现出来，以全栈视角为目标寻求自动化。沿这条线，许多最新的工作遵循开环评估设置在nuScenes上研究规划行为。本文通过进行彻底的分析并揭示更多细节中的难题，更深入地探讨了这个问题
BsinCopilot是基于BsinPaaS开源框架构建的大语言模型应用SaaS服务，借鉴langchain的框架思想，引入 langchian4j组件，微前端微服务的架构设计，可快速助您构建和体验端到端的AI应用。基本概念概念说明Bsin毕昇缩写，毕昇，中国北宋发明家，活字印刷术的发明者。毕昇出身平民，长期在杭州书籍铺做雕版刻工，专事手工印刷。在雕版印刷实践中，鉴于雕版印刷的艰难，为减少成本、提高排版效率，其在总结前人经验的基础上，发明了活字印刷术PaaSPlatformasaService的缩写，是指平台即服务aPaaSApplicationPlatformasaService,是应用程
1.建表sqlCREATETABLE`province`( `id`VARCHAR(32)PRIMARYKEYCOMMENT'主键', `code`CHAR(6)NOTNULLCOMMENT'省份编码', `name`VARCHAR(40)NOTNULLCOMMENT'省份名称')COMMENT='省份信息表';CREATETABLE`city`( `id`VARCHAR(32)PRIMARYKEYCOMMENT'主键', `code`CHAR(6)NOTNULLCOMMENT'城市编码', `name`VARCHAR(40)NOTNULLCOMMENT'城市名称', `provinceCod
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
