Firmware 11.1升级：Vector Ethernet VN设备家族功能概览

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AN-IND-1-023 "Ethernet VN Family From Firmware Version 11.1" 是一份由Vector Informatik GmbH发布的应用笔记，详细介绍从版本11.1开始的新设备固件在Ethernet VN设备家族中的功能特性。这份文档于2022年2月10日更新至版本1.03，主要针对网络接口的硬件和软件配置进行了深入探讨。 1. **概述** 该文档首先提供了对新版本固件功能的总体介绍，旨在帮助用户理解和利用这些变化以优化Ethernet VN设备在网络环境中的性能和配置。它涵盖了从物理端口到虚拟端口、交换段到链路段的定义，以及与上行链接相关的主机连接方式，包括向Vector应用程序的直接连接和镜像功能。 2. **术语定义** 文档详细解释了关键术语，如端口（物理端口和虚拟端口）、网络段（switch segment和link segment）以及网络概念的变化。这些定义对于理解固件如何处理数据包的接收和发送方向至关重要。 3. **从11.1版本的概念变化** 版本11.1带来的主要概念改变涉及网络架构的设计和管理，可能涉及到多层网络组织、流量控制策略或数据包转发机制。文档列出了这些更改，以便用户适应新的网络配置和行为模式。 4. **硬件配置** 配置部分介绍了如何调整Ethernet硬件以充分利用新版本固件的功能，可能包括硬件设置、驱动程序更新以及接口参数的调整。 5. **附加资源** 提供了额外的学习材料和联系信息，帮助用户在遇到问题时寻求帮助或找到更深层次的技术支持，例如与其他应用程序的兼容性列表和对CANoe/CANalyzer选项的影响，特别是关于激活、新建配置和调整现有配置的指导。 6. **联系方式** 文档结尾列出联系方式，便于用户直接与Vector Informatik GmbH的技术支持团队沟通，获取针对具体问题的专业解答。 7. **附录** 两个附录分别关注不同应用程序和固件版本之间的兼容性，以及Ethernet功能对CANoe/CANalyzer选项的具体影响。这部分内容对于那些需要确保系统兼容性和高效协同工作的用户来说极其重要。 通过阅读AN-IND-1-023 "Ethernet VN Family From Firmware Version 11.1"，用户可以深入了解新版本固件如何提升其设备在网络环境中的表现，并学习如何有效地配置和维护这些设备，确保与各种应用的无缝集成。

an-ind-1-011_using_canoe_net_api.pdf

2023-10-01 上传
"an-ind-1-011_using_canoe_net_api.pdf" 是一个关于使用 Canoe Net API 的文档。Canoe 是一种网络分析工具，Canoe Net API 是 Canoe 提供的用于与其它系统进行集成和交互的应用程序接口。 这个文档主要介绍了如何...

为什么这个SQL：delete from t_bdp_ind_commodity_and_set_sku ss,t_bdp_ind_commodity c where ss.commodity_id = c.commodity_id and c.commodity_id = 3538 and c.commodity_set_id = 8188; 会报这个错误：You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near ',t_bdp_ind_commodity c where ss.commodity_id = c.commodity_id and c.commodity_id' at line 1

2023-05-25 上传
在MySQL中，删除语句的语法应该是`DELETE FROM table_name WHERE ...`，而不是`DELETE FROM table_name1,table_name2 WHERE ...`。如果你想要同时删除多个表中的数据，可以使用MySQL的`JOIN`语句，例如： ``` ...

class AbstractGreedyAndPrune(): def __init__(self, aoi: AoI, uavs_tours: dict, max_rounds: int, debug: bool = True): self.aoi = aoi self.max_rounds = max_rounds self.debug = debug self.graph = aoi.graph self.nnodes = self.aoi.n_targets self.uavs = list(uavs_tours.keys()) self.nuavs = len(self.uavs) self.uavs_tours = {i: uavs_tours[self.uavs[i]] for i in range(self.nuavs)} self.__check_depots() self.reachable_points = self.__reachable_points() def __pruning(self, mr_solution: MultiRoundSolution) -> MultiRoundSolution: return utility.pruning_multiroundsolution(mr_solution) def solution(self) -> MultiRoundSolution: mrs_builder = MultiRoundSolutionBuilder(self.aoi) for uav in self.uavs: mrs_builder.add_drone(uav) residual_ntours_to_assign = {i : self.max_rounds for i in range(self.nuavs)} tour_to_assign = self.max_rounds * self.nuavs visited_points = set() while not self.greedy_stop_condition(visited_points, tour_to_assign): itd_uav, ind_tour = self.local_optimal_choice(visited_points, residual_ntours_to_assign) residual_ntours_to_assign[itd_uav] -= 1 tour_to_assign -= 1 opt_tour = self.uavs_tours[itd_uav][ind_tour] visited_points |= set(opt_tour.targets_indexes) # update visited points mrs_builder.append_tour(self.uavs[itd_uav], opt_tour) return self.__pruning(mrs_builder.build()) class CumulativeGreedyCoverage(AbstractGreedyAndPrune): choice_dict = {} for ind_uav in range(self.nuavs): uav_residual_rounds = residual_ntours_to_assign[ind_uav] if uav_residual_rounds > 0: uav_tours = self.uavs_tours[ind_uav] for ind_tour in range(len(uav_tours)): tour = uav_tours[ind_tour] quality_tour = self.evaluate_tour(tour, uav_residual_rounds, visited_points) choice_dict[quality_tour] = (ind_uav, ind_tour) best_value = max(choice_dict, key=int) return choice_dict[best_value] def evaluate_tour(self, tour : Tour, round_count : int, visited_points : set): new_points = (set(tour.targets_indexes) - visited_points) return round_count * len(new_points) 如何改写上述程序，使其能返回所有已经探索过的目标点visited_points的数量，请用代码表示

2023-06-10 上传
可以在 `solution()` 方法中添加一个变量来记录已经探索过的目标点数量，然后在每次... choice_dict[quality_tour] = (ind_uav, ind_tour) best_value = max(choice_dict, key=int) return choice_dict[best_value]

解释如下代码：def read_data(input_file,pic_ind,T_ind,H_ind): TH_ind = (T_ind-1)*4 + (H_ind - 1) f = open(input_file, "r") f.seek( ((pic_ind -1)*60 + TH_ind)*101*101, os.SEEK_SET) # seek data = np.fromfile( f, count = 101*101, dtype = np.ubyte) f.close() data_mat = data.reshape(101,101) return data_mat

2023-06-13 上传
这段代码定义了一个函数`read_data`，它接受四个参数`input_file`、`pic_ind`、`T_ind`和`H_ind`。 函数的主要作用是从文件中读取图像数据，并将其转换成一个101x101的二维数组返回。 函数中的第一行代码将列索引`...

function [one_feat_sps, weight_pool_info]=do_sp_pooling(one_feat_img, one_sp_info) img_size=size(one_feat_img); num_units=img_size(1)*img_size(2); dim=img_size(3); one_feat_img=reshape(one_feat_img, [num_units dim]); img_size_org=one_sp_info.img_size; pixel_ind_map=reshape([1: num_units], [img_size(1) img_size(2)]); pixel_ind_map_org=imresize(pixel_ind_map, img_size_org, 'nearest'); pixel_ind_sps=one_sp_info.pixel_ind_sps; num_sp=numel(pixel_ind_sps); weight_pool_info=zeros([num_sp, num_units], 'like', one_feat_img); for idx_sp=1:num_sp pixel_ind_sp_one=pixel_ind_sps{idx_sp}; ind_pixels_in_map=pixel_ind_map_org(pixel_ind_sp_one); [ind_units,~,uniqueIndex] = unique(ind_pixels_in_map); frequency = accumarray(uniqueIndex(:),1)./numel(ind_pixels_in_map); frequency=single(frequency); freq_one_sp=zeros(1, num_units, 'single'); freq_one_sp(ind_units)=frequency; weight_pool_info(idx_sp, :)=freq_one_sp; end one_feat_sps=weight_pool_info*one_feat_img; end将上述代码转换为pytorch代码，并可视化超像素的索引】

2023-06-07 上传
img_sp[pixel_ind_sp_one//img_size[1], pixel_ind_sp_one%img_size[1]] = 1 img_sp = ndimage.binary_dilation(img_sp, iterations=1) img_sp = np.where(img_sp, idx_sp+1, 0) img_sp = ndimage.zoom(img_sp, ...

import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np from scipy import ndimage def do_sp_pooling(one_feat_img, one_sp_info): img_size = one_feat_img.shape num_units = img_size[0] * img_size[1] dim = img_size[2] one_feat_img = one_feat_img.reshape(num_units, dim) img_size_org = one_sp_info['img_size'] pixel_ind_map = np.arange(num_units).reshape(img_size[0], img_size[1]) pixel_ind_map_org = ndimage.zoom(pixel_ind_map, [img_size_org[0]/img_size[0], img_size_org[1]/img_size[1]], order=0) pixel_ind_sps = one_sp_info['pixel_ind_sps'] num_sp = len(pixel_ind_sps) weight_pool_info = torch.zeros((num_sp, num_units), dtype=one_feat_img.dtype, device=one_feat_img.device) for idx_sp in range(num_sp): pixel_ind_sp_one = pixel_ind_sps[idx_sp] ind_pixels_in_map = pixel_ind_map_org[pixel_ind_sp_one] _, uniqueIndex = np.unique(ind_pixels_in_map, return_inverse=True) frequency = np.bincount(uniqueIndex) / len(ind_pixels_in_map) frequency = frequency.astype(one_feat_img.dtype) freq_one_sp = torch.zeros(num_units, dtype=one_feat_img.dtype, device=one_feat_img.device) freq_one_sp[ind_pixels_in_map] = torch.tensor(frequency, dtype=one_feat_img.dtype, device=one_feat_img.device) weight_pool_info[idx_sp, :] = freq_one_sp one_feat_sps = torch.mm(weight_pool_info, one_feat_img) return one_feat_sps, weight_pool_info，根据上述代码，给出一个详尽的流程

2023-06-07 上传
1.导入必要的库：torch，numpy和scipy中的ndimage。 2.定义一个名为do_sp_pooling的函数，该函数接收两个参数：一个特征图和一个super-pixel信息字典。 3.获取特征图的大小（img_size）和维度（dim），并将特征图...

解释如下代码：def read_sample_AB(input_file,input_size, sample_ind,T_ind,H_ind): tt= input_size[input_size.testB_SAM_ID == sample_ind] pos = tt.start_pos.values[0] row = tt.N_row.values[0] col= tt.N_col.values[0] TH_ind = (T_ind-1)4 + (H_ind - 1) f = open(input_file, "r") f.seek( pos + TH_indrowcol , os.SEEK_SET) # seek data = np.fromfile( f, count = rowcol, dtype = np.ubyte) f.close() data_mat = data.reshape(row,col) return data_mat

2023-06-13 上传
函数的输入参数包括：输入文件名(input_file)、输入文件的大小(input_size)、要读取的样本编号(sample_ind)、数据的行索引(T_ind)和列索引(H_ind)。 函数首先根据样本编号找到数据在文件中的起始位置(pos)、行数...

for i=1:size(file_names_new,1) file_times_new(i,1)=str2num(strcat(file_names_new(i).name(length(file_names_new(i).name)-18:length(file_names_new(i).name)-11),file_names_new(i).name(length(file_names_new(i).name)-9:length(file_names_new(i).name)-4))); end file_times_sort_new=sort(file_times_new);% 返回排序后的时间 clear index; clear file_names_ind; clear file_names_sort; for i_file_new=1:size(file_names_new,1)% 根据排序的时间对文件排序 index_new=find(file_times_new==file_times_sort_new(i_file_new)); file_names_ind_new(i_file_new,1)=index_new(1); file_names_sort_new(i_file_new,1)=file_names_new(file_names_ind_new(i_file_new)); end逐句解释一下这段代码

2023-06-07 上传
1. `for i=1:size(file_names_new,1)`：从1循环到`file_names_new`中文件的数量，`size(file_names_new,1)` 表示`file_names_new`的行数，即文件数量。 2. `file_times_new(i,1)=str2num(strcat(file_names_new(i)....

import pyntcloud from scipy.spatial import cKDTree import numpy as np def pass_through(cloud, limit_min=-10, limit_max=10, filter_value_name="z"): """ 直通滤波 :param cloud:输入点云 :param limit_min: 滤波条件的最小值 :param limit_max: 滤波条件的最大值 :param filter_value_name: 滤波字段(x or y or z) :return: 位于[limit_min,limit_max]范围的点云 """ points = np.asarray(cloud.points) if filter_value_name == "x": ind = np.where((points[:, 0] >= limit_min) & (points[:, 0] <= limit_max))[0] x_cloud = pcd.select_by_index(ind) return x_cloud elif filter_value_name == "y": ind = np.where((points[:, 1] >= limit_min) & (points[:, 1] <= limit_max))[0] y_cloud = cloud.select_by_index(ind) return y_cloud elif filter_value_name == "z": ind = np.where((points[:, 2] >= limit_min) & (points[:, 2] <= limit_max))[0] z_cloud = pcd.select_by_index(ind) return z_cloud # -------------------读取点云数据并可视化------------------------ # 读取原始点云数据 cloud_before=pyntcloud.PyntCloud.from_file("./data/pcd/000000.pcd") # 进行点云下采样/滤波操作 # 假设得到了处理后的点云（下采样或滤波后） pcd = o3d.io.read_point_cloud("./data/pcd/000000.pcd") filtered_cloud = pass_through(pcd, limit_min=-10, limit_max=10, filter_value_name="x") # 获得原始点云和处理后的点云的坐标值 points_before = cloud_before.points.values points_after = filtered_cloud.points.values # 使用KD-Tree将两组点云数据匹配对应，求解最近邻距离 kdtree_before = cKDTree(points_before) distances, _ = kdtree_before.query(points_after) # 计算平均距离误差 ade = np.mean(distances) print("滤波前后的点云平均距离误差为:", ade) o3d.visualization.draw_geometries([filtered_cloud], window_name="直通滤波", width=1024, height=768, left=50, top=50, mesh_show_back_face=False) # 创建一个窗口，设置窗口大小为800x600 vis = o3d.visualization.Visualizer() vis.create_window(width=800, height=600) # 设置视角点 ctr = vis.get_view_control() ctr.set_lookat([0, 0, 0]) ctr.set_up([0, 0, 1]) ctr.set_front([1, 0, 0])这段程序有什么问题吗

2023-06-10 上传
ind = np.where((points[:, 1] >= limit_min) & (points[:, 1] <= limit_max))[0] y_cloud = cloud.select_by_index(ind) return y_cloud elif filter_value_name == "z": ind = np.where((points[:, 2] >=...

解释如下代码：def read_sample_trn(input_file,input_size,sample_ind,T_ind,H_ind): _,row,col,time,pos = input_size[input_size.sample_id == sample_ind].values[0] TH_ind = (T_ind-1)*4 + (H_ind - 1) f = open(input_file, "r") f.seek( pos + TH_ind*row*col , os.SEEK_SET) # seek data = np.fromfile( f, count = row*col, dtype = np.ubyte) f.close() data_mat = data.reshape(row,col) return data_mat

2023-06-13 上传
这段代码定义了一个函数`read_sample_trn`，它接受四个参数`input_file`、`input_size`、`sample_ind`、`T_ind`和`H_ind`。 函数的主要作用是从文件中读取一个训练样本，并将其转换成一个二维数组返回。`input_size...
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