AVTP 简介：AVTP（Audio Video Transport Protocol）是 IEEE 1722 标准定义的一种面向时间敏感网络（TSN）的链路层传输协议，用于在以太网上承载音频、视频以及控制数据等流媒体通信。它最初是汽车和专业音视频领域为了满足同步、低时延、高可靠性传输需求而提出的。AVTP 起源于 IEEE Audio/Video Bridging (AVB) 框架，是 AVB 标准家族中的关键组成：AVB 技术组合了 IEEE 802.1AS（精准时钟同步，gPTP）、802.1Qav（队列整形，FQTSS）、802.1Qat（流预定协议，SRP）以及 IEEE 1722（AVTP）等标准，实现了交换式以太网上端到端的同步低延迟音视频传输。2012 年起，AVB 工作组扩展为 TSN 工作组，范围从多媒体拓展到更广泛的工业与汽车实时通信。因此 IEEE 1722 的地位也从单纯的音视频传输协议，演进为TSN 网络中的通用时间敏感数据传输协议，能够统一承载同步音频、视频以及各种控制流。
本文给出两份可直接运行的一键脚本：
git_init_connect.bat（零括号版，专门避开 PowerShell/CMD 解析坑）git-init-connect.sh（同逻辑 Bash 版）两者都支持：
<remote_url> [branch] 全程自动git init → 切分支/建分支 → 绑定/更新 origin → 首提交流程（目录为空会自动生成 README.md）→ push -u 设置上游作为现代版本控制系统的代表，Git 的强大之处不仅体现在灵活的命令，也隐藏在背后的数据结构。本篇博客整理出几个常见但容易混淆的 Git 主题：rebase 的处理流程、git pull --rebase 与 git fetch/pull 的差异、单独 git fetch 的作用，以及 Git 对象的底层模型。
当你在命令行提示符中看到 |REBASE，表示当前分支正处于 rebase 进行中。常见的场景是：你在 rebase 过程中遇到了冲突，Git 会暂停到某个提交，让你手动解决冲突并决定下一步。处理方式通常有三种：
一周复现系列（W1）。本篇记录我从数据下载到训练评测的完整过程，并提供一键复现命令清单与结果解读（mAP 的含义与读法）。
yolov8n.pt，imgsz=960，batch=16，GPU: Tesla T4 16GBAUTOSAR Classic 平台中的 CAN Transceiver Driver（CanTrcv）模块 是通信硬件抽象层的一部分，负责管理ECU上独立的 CAN 收发器硬件芯片，为上层提供统一的接口。本篇文章将以友好而专业的语言，分章节深入讲解 CanTrcv 模块的各个方面，包括基础概念、API 接口、内部状态机与唤醒机制、与其他模块的交互关系、具体收发器硬件（如 NXP TJA1040/TJA1043/TJA1145）的适配方法、配置要点、调试技巧，以及量产项目中的实践经验。文章内容全面系统，并提供代码片段、配置示例和流程图（Mermaid 图表）来帮助读者理解。希望本文对 AUTOSAR 初学工程师和从事量产项目开发的同行有所裨益。
AUTOSAR DLT（Diagnostic Log and Trace）模块是 AUTOSAR 体系中用于日志记录和跟踪信息的标准化模块。它运行在 ECU 上，用于收集来自应用软件组件（SW-C）、基础软件模块（如 DET、DEM）的日志（Log）和跟踪（Trace）信息，并通过通信总线将这些信息发送到外部工具进行监视和存储。DLT 模块处于 AUTOSAR Classic 平台的软件服务层，位于 RTE 下方、PduR 之上，与诊断事件管理（DEM）和开发错误追踪（DET）等模块协同工作，但侧重点不同。通过 DLT，开发者可以实现 ECU 内各软件部分统一的日志接口、分级过滤、消息格式化和缓冲、以及与外部调试工具的通信，从而大大提升系统的可调试性和诊断能力。
英国哲学家约翰·洛克曾将人类心智的活动概括为三个方面：（1）将简单概念组合成复杂概念；（2）比对概念以获得它们之间的关系；（3）将概念从具体杂糅中抽离出来，形成普遍的抽象概念。这种对于“抽象”的阐述，恰与程序设计中构造抽象的理念不谋而合。在软件世界里，我们通过程序（一种由符号精心编排的“咒语”）来驱动计算过程，以完成各种复杂任务。要驾驭这些复杂性，程序员必须学会像“巫师的徒弟”那样，充分利用抽象来组织和模块化构造程序，使每个部分各司其职、独立更替，从而控制整体的复杂度。
《计算机程序的构造和解释（JavaScript版）》第一章正是围绕“构造函数抽象”这一主题展开，探讨如何通过函数来构建程序的抽象屏障，管理复杂的计算过程。阅读完本章，我们将对以下内容有系统的理解：
汽车电子诊断经历了从串行通信到总线通信的长足进步，如今正迈向基于以太网的诊断时代。DoIP（Diagnostics over Internet Protocol）即基于IP的诊断协议，是为满足现代车辆诊断需求而出现的新一代标准。它将传统UDS（统一诊断服务）协议承载于IP网络之上，使得车辆ECU与诊断设备之间能够通过以太网或无线网络进行高速通信。DoIP最早由ISO组织制定标准（ISO 13400系列），本质上是DoCAN（CAN总线诊断）的以太网对应方案。本章将介绍DoIP产生的背景、优势及其在汽车诊断中的重要意义。
摘要：
AUTOSAR Classic 平台中的 Large Data COM（LdCom）模块是专门用于高效传输大数据量信号的基础软件模块。相较传统 COM 模块，LdCom 简化了数据处理流程，跳过了字节序转换、信号无效化、过滤等开销，以实现低延迟和高吞吐量的数据通信。本文基于 AUTOSAR R22-11 标准，系统性讲解 LdCom 模块的设计原理、配置方法、通信机制和实际应用，并对比 Classic 平台下 COM 模块和 Adaptive 平台下相关通信机制（如服务发现 Service Discovery）之间的差异。
《深度学习》一书分为三个部分：第一部分介绍了深度学习所需的数学基础，第二部分讲解了深度网络及现代实践，第三部分讨论深层概率模型。前两部分奠定了理解深度概率模型的基础，因此在展开总结第三部分内容之前，我们先简要回顾前两部分的要点。
第一部分：数学基础。 这一部分涵盖了深度学习所需的线性代数、概率论、信息论和数值计算等知识。书中详细介绍了标量、向量、矩阵和张量等基本概念，矩阵运算规则，常用概率分布及其性质，以及梯度计算和优化基础等内容。这些数学工具为理解后续章节中的模型训练算法（如梯度下降法、反向传播）提供了支撑。例如，线性代数中的矩阵乘法和求导是深度神经网络计算和优化的基础；概率论知识则帮助我们理解模型的不确定性、概率分布及其条件独立性等概念，为深度概率模型埋下伏笔。
第二部分：深度网络与现代实践。 这一部分系统介绍了当今主流的深度学习模型和训练技巧。包括：
这一部分的核心是监督学习：模型从大量带标签的数据中学习映射关系，并在图像分类、语音识别、机器翻译等任务上取得了显著效果。然而，这些成果往往依赖于海量的标注数据。在许多实际场景中获取如此多的标签并不容易，这激发了对无监督学习和生成式模型的研究兴趣。第二部分为第三部分的生成建模方法打下基础——例如，理解前馈网络和反向传播对于后续变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）的实现至关重要。