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      摘要: 首先是日常使用,后面是安裝教程。 先貼我常用的指令: adb start-service scrcpy --stay-awake --always-on-top --keyboard=uhid 以及快捷鍵: https://github.com/Genymobile/scrcpy/blob/67d4 閱讀全文
      posted @ 2024-11-13 01:07 Zer0_Chambers 閱讀(138) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 參照https://lynxux.github.io/posts/2021-07-01-windows-terminal-proxy/ 另外http_proxy大小寫問題到現在不太懂,目前我ubuntu上用小寫,windows上面用大寫 大小寫可以參照https://www.hawu.me/codi 閱讀全文
      posted @ 2024-10-29 16:48 Zer0_Chambers 閱讀(18) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 安裝: http://www.rzrgm.cn/songxi/p/12788249.html docker國內鏡像源配置及走代理設置 https://blog.csdn.net/Lichen0196/article/details/137355517 閱讀全文
      posted @ 2024-06-20 13:52 Zer0_Chambers 閱讀(17) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 1. 裝飾器監聽函數輸入輸出 def monitor(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(f"Function {func.__name__} called with args: {args}, kwargs: {kwargs}") result = 閱讀全文
      posted @ 2024-03-27 01:53 Zer0_Chambers 閱讀(46) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 轉載自:https://stackoverflow.com/questions/10003143/how-to-slice-a-deque 閱讀全文
      posted @ 2024-03-26 14:00 Zer0_Chambers 閱讀(20) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 關于自動駕駛planning的PEV和benchmark問題: 眾所周知,當前planning缺乏一個公認的benchmark。從表面上來看,這個問題只會導致決策領域沒有公認性能下的榜單,導致不同方法各行其道,各執一詞。 但進一步分析,這個問題的根源是,沒有一個正確評估policy的指標,也就是po 閱讀全文
      posted @ 2024-03-26 00:49 Zer0_Chambers 閱讀(67) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 1. Ego status & ego history is all you need: Rethinking the Open-Loop Evaluation of End-to-End Autonomous Driving in nuScenes https://arxiv.org/abs/23 閱讀全文
      posted @ 2024-01-19 02:12 Zer0_Chambers 閱讀(610) 評論(0) 推薦(2)
      摘要: 中文社區真的不太行,英文社區資源豐富很多 轉載https://askubuntu.com/questions/1462387/trying-to-samba-share-a-folder-always-gives-errors的答案 Please see the following installa 閱讀全文
      posted @ 2023-12-07 23:09 Zer0_Chambers 閱讀(208) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 在深度學習中,對預訓練模型進行 fine-tuning 可能會引發一種稱為 "Representation Collapse" 的現象。Representation Collapse 指的是模型在 fine-tuning 過程中失去了原始預訓練模型所具有的多樣性和豐富性的特征表示,導致最終模型的表示 閱讀全文
      posted @ 2023-12-05 11:25 Zer0_Chambers 閱讀(224) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 這是horizon做的,nuplan第二 ,https://arxiv.org/pdf/2306.15700.pdf 感覺從UNIAD開始提端到端的都開始玩賴了,網絡規劃結果只作為優化初始解,然后接個利用感知結果做優化的planning 優化的planning是在線跑的時候才用,訓的時候不用,也不能 閱讀全文
      posted @ 2023-11-10 18:17 Zer0_Chambers 閱讀(112) 評論(0) 推薦(0)
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