autosar pnc

时间: 2023-09-11 19:05:44 浏览: 62
Autosar中的PNC(Partial Networking Cluster)指的是一组共享相同网络管理规则和通信行为的节点。每个节点可以根据自己的需求配置处理多少个PNC。在User Data中,每个Bit代表一个PNC,并可以用PNC 0 ~ PNC 47来标识这48个PNC。节点与PNC的关联是指节点与其所参与的PNC之间的关系。每个节点可能只关注特定的PNC状态,并不对所有的PNC都有效。例如,在一个网段内,一个节点可能仅关心PNC20、PNC22和PNC30的状态,而不关心其他PNC的状态。被动唤醒的节点可以根据接收到的唤醒报文中的PNC位状态切换到相应的睡眠模式。开发者可以通过操作相应的NM报文中UserData中的PNC位来设置PNC的状态。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [AutoSAR PNC和ComM](https://blog.csdn.net/m0_56208280/article/details/130580453)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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