这份文档是一份详尽的技术指南，专注于在AUTOSAR（AUTomotive Open System ARchitecture）环境中配置端到端（E2E）保护转换器链。E2E保护是汽车行业中一种重要的安全特性，它确保了在通信链路中传输的数据的完整性和可靠性，特别是在面对潜在故障时。 文档首先强调了适用条件：仅在使用RTA-RTE 6.1.0之前版本和RTA-BSW 12.0.0之前版本的用户应遵循此指南。接着，文档介绍了E2E保护的基本概念，包括它如何通过附加控制数据（例如CRC和计数器）来保护发送的数据，并使用这些控制数据来验证接收到的数据。 文档详细描述了转换器链的组成，包括`ComXf`（基于COM的转换器）和`E2EXf`（E2E配置文件）模块。`ComXf`模块负责数据的序列化，而`E2EXf`模块则负责应用E2E保护机制，如添加CRC校验。此外，文档还提到了`rba_ComXfAdp`，这是一个适配器，用于在旧版本的RTE中提供序列化功能。 在配置方面，文档提供了逐步指导，包括数据类型的配置、接口配置、SWC端口配置、系统数据映射、数据转换集的配置以及I信号组的配置。.

:performing_arts: 剧作家测试跑步者 Web应用程序的零配置跨浏览器端到端测试。 具有浏览器自动化，类似Jest的断言和对TypeScript的内置支持。 可以在预览中使用Playwright测试运行程序，并且可能会进行细微的更改。 我们欢迎您提供反馈意见以将其朝1.0迈进。 开始吧 安装 npm i -D @playwright/test 编写测试 创建foo.spec.ts来定义您的测试。 测试功能使用参数进行浏览器自动化。 import { it , expect } from "@playwright/test" ; it ( "is a basic test with the page" , async ( { page } ) => { await page . goto ( "https://playwright.dev/" ) ; const name = await pag

用于 open_stt 数据集的 PyTorch E2E ASR 用于训练语音识别任务的语言和声学模型的最少脚本集。 训练管道包括以下阶段： 基于字符的RNN语言模型 具有 CTC 损失的 CNN-RNN 声学模型 基于字符的 RNN 语言模型和具有 RNN-T 损失的 CNN-RNN 声学模型 使用强化学习和 RNN-T 损失进行微调 结果 下表显示了。 阶段 模型 失利 更新 核证减排量 世界范围内 1 LM 行政长官 2407000 2 是 反恐委员会 216850 19.9 57.0 3 LM+AM 循环神经网络 108425 21.7 45.6 4 LM+AM 强化学习 300 19.2 43.9 要求 PyTorch >= 1.3（带有错误修复 ） 预处理 基于 log mel 滤波器组的声学模型，带有 40 个大小为 25 毫秒的滤波器，

LAS-Pytorch 这是我的（LAS）谷歌ASR深度学习模型的pytorch实现。 我同时使用了mozilla 数据集和数据集。 借助torchaudio，在加载文件的同时即可快速完成功能转换。 结果 由于我的GPU没有足够的内存，因此这是采用相当小的体系结构进行的4个训练周期的LER（信笺错误率）和损失度量。 侦听器具有128个神经元和2层，而Speller具有256个神经元和2层。 我们可以看到模型如何从我们提供给它的数据中学习，但是它仍然需要更多的训练和适当的架构。 字母错误率 失利 如果我们尝试预测音频样本，则结果如下所示： true_y ：['A'，'N'，'D'，'，'S'，'T'，'I'，'L'，'L'，'，'N'，'O'，' '，'A'，'T'，'T'，'E'，'M'，'P'，'T'，'，'B'，'Y'，''，'T'，'H '，'E'，''，'P'，'O']

Autosar架构E2E通信规范 Requirements on E2E Communication Protection AUTOSAR CP Release 4.4.0 AUTOSAR_SRS_E2E.pdf

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这个是rtl8723Du官方的usb android 4.4--android 8.1的驱动，包括蓝牙驱动和wifi驱动，里面还包括wpa源码，移植方法和说明步骤，非常详细，按着做就可以了

本规则适用于无线产品线、核心网产品线、网络产品线、配套产品线、中央研发部和软件公司；存储与安全产品线、终端公司、海思半导体、鼎桥通讯参照执行。 本文以下所提及：产品管理部指产品线Marketing的产品管理部和公司解决方案管理部；技术规划部指产品线的技术规划部和公司技术规划部。

Tensorflow-E2E 初始化工作区和设置环境 make init 运行服务器 make run # Runs file upload UI for now 目标 更像是大声思考 上载资料 +/-班级人数 文件上传输入 类名输入 型号名称输入 在工作区中按型号名称创建文件夹 验证文件夹存在/显示相关错误（如果存在） 将文件上传到相关的类文件夹名称 数据分割 模型拟合 STDOUT到Streamlit？ :thinking_face: （这会很轻松！） 测试指标/图表 导出部署 Docker push（静态/动态端口）（可选）