BEC的全称是Battey Elimination Circuit, 中文翻译成免电池电路。名字可能有点费解哈，这要从头说起。早期的航模都是油动的，所以接收机和舵机等需要一个5V或6V的单独电池供电。后来电动机作为动力的模型刚出来时，还是沿用油动那一套遥控系统，所以除了供给电机的12V电池外，还要单独一个5V或6V的电池给舵机和接收机供电。 于是人们自然就想到，何不把2个电源并成一个电源呢？
BEVFormer是一种纯视觉的自动驾驶感知算法，通过融合环视相机图像的空间和时序特征显式的生成具有强表征能力的BEV特征，并应用于下游3D检测、分割等任务，取得了SOTA的结果。
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2022-12-13 10:41:10
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Beamer的安装： 1、从https://sourceforge.net/projects/latex-beamer/ 下载 latex-beamer，xcolor，pgf 这三个包。 或者到http://bitbucket.org/rivanvx/beamer/wiki/Home 下载 2、解压这三个包，将解压出来的文件按目录全部复制到D:\CTEX\MiKTeX\tex\
BERT是NLP领域让预训练这件事情出圈的工作。开篇Introduction介绍了两类主流的预训练方法： 1、feature-based，即基于特征的，即我首先通过预训练得到一些比较好的特征，然后将这些特征作为额外的训练数据输入到模型中，从而使得模型在训练起来变得容易很多； 2、fine-tuning，即基于微调的。即我首先用其他数据集做预训练，训练好之后，我再去用我所需要的针对我的任务的数据
Mrctf&Super32官方exp复现**前言： 说实话，这次MRCTF的比赛题的质量很高，高的我这种菜鸡都不太会做，所以赛后根据官方的exp来复现一下，这里只简绍一下exp的大概思路/ 思路：我们要让其换表，也就是base32编码后再进行换表，换表后再与解码后的大小check进行替换，结果其大于预先程序设定的大小，这样就直接产生了溢出，这里官方的exp是溢出打top chunk的siz
BERT原理详解一、BERT原理1.1 BERT原理网上关于BERT的模型讲的好的很多 参考BERT模型学习与分析1.2 BERT 和 OpenAI GPT 区别与联系这里简单描述一下BERT和OpenAI GPT模型区别与联系 BERT和GPT 都是使用了Transformer结构，Transform的Encoder和Decoder是有区别的，这也是BERT和GPT的区别，很多博客描述GPT用的
C++是C语言的继承，它既可以进行C语言的过程化程序设计，又可以进行以抽象数据类型为特点的基于对象的程序设计，还可以进行以继承和多态为特点的面向对象的程序设计。作为一个老牌语言，C++的地位并没有因为其他新语言的出现而没落，其高性能的特点依然让不少开发者选择 C++作为他们的主力语言。今天 Gitee 介绍的就是最近大家开源的 C++项目，看看他们又把 C++ 玩出了什么新花样。1.BaikalD
一、软件测试流程（需要记住）二、软件测试过程模型1、V模型（图要求会画） 揭示了开发过程与测试过程中各阶段的对应关系。缺点： 01、V模型仅仅把测试过程作为在需求分析、系统设计及编码之后的一个阶段，忽略了测试对需求分析、系统设计的验证。 02、需求的满足情况一直到后期的验收测试才被验证。 03、没有体现出“尽早地和不断的进行软件测试”的原则。2、W模型
目录1、屏幕显示原理：2、 驱动显示器： 3、VESA时序说明--1080P1、屏幕显示原理： 屏幕是一个微型宇宙，有自己的空间和时间规则。 远远望去，屏幕上呈现出平滑的二维图像。 近距离观察，它分解成
为什么需要CSS架构？其实在日常开发CSS当中，会遇到许多的问题，使用设计模式能够很好的解决。例如在日常开发项目，需要组件化时，组件内部的class样式类管理就非常的杂乱。 大部分公司的命名规则还是只有大小驼峰、使用英文等这些基础的命名规则。经常会自己都忘了自己命名的css是啥，使用设计模式就能很好的解决该问题。CSS架构也能让html与css更好的解耦，能更好的抽取样式中可复用的部分，使你的ht
本文主要对Transformer一种改进方法“Performer”论文进行分析。一、动机：Performer解决什么问题？在NLP领域中，如果输入句子的长度是L，那么Transformer中的self-attention操作对应的时间复杂度和空间复杂度为O(L2)。Performer研究的就是采用怎样的近似方法，在尽量避免效果损失的情况下，得到线性的时间/空间复杂度，下图就是本文方法的近似效果。实
BERT的使用可以分为两个步骤：pre-training和fine-tuning。pre-training的话可以很好地适用于自己特定的任务，但是训练成本很高（four days on 4 to 16 Cloud TPUs），对于大对数从业者而言不太好实现从零开始(from scratch)。不过Google已经发布了各种预训练好的模型可供选择，只需要进行对特定任务的Fine-tuning即可。
# Python绘制BEV形式的BEV网格
## 简介
在自动驾驶系统中，BEV（Bird's Eye View）是一种常见的显示方式，用于展示车辆周围的环境情况。在BEV中，网格是一个重要的元素，用于辅助驾驶员或算法识别障碍物、规划路径等。本文将介绍如何使用Python绘制BEV形式的BEV网格，并使用bevformer库进行可视化。
## 准备工作
在开始之前，需要安装bevforme
BEVFormer治好了我的精神内耗来源：://zhuanlan.zhihu.com/p/5295059文章链接：BEVFormer: Learning Bird's-Eye-View Representation from Multi-Camera Images via Spatiotemporal Transformers代码：://github.c
原创
2022-09-20 09:07:31
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目录1 beef概述1 beef简介1.2 beef的相关文件与启动2 beef安装3 beef的重要网址4 简单测试5 总结参考文章 1 beef概述1 beef简介BeEF：Browser Exploitation Framework(BeEF) 是目前最强大的浏览器开源渗透测试框架。 它是一款专注于网络浏览器的渗透测试工具。通过XSS漏洞配合JS脚本和 Metasploit进行渗透; Be
之所以是-1，是因为大概率1篇文章写不完，但是又不知道应该用几篇来说事，先写着看 按照惯例，上论文地址：2203.17270v1.pdf (arxiv.org) 什么是BEV， Bird's -Eye-View的意思，就是鸟瞰 比如稍微传统一些的自动驾驶，大部分
回顾上一期：用BEVformer来卷自动驾驶-1 (.com) 上一期我们讲到了从3D到4D（加了时间概念）以后使得BEV能变得更厉害，具体这种厉害其实是可以解决纯视觉解决方案里面最难解决的问题，就是基于恶劣天气，或者拍的不清楚的时候，或者突然有遮挡的时候，融入时间的概念，可以很大一定程度上提升解决方案
书接前文 前文链接： 用BEVformer来卷自动驾驶-2 (qq.com) 上文书基本把BEV的概念捋清楚了，也对标准BEV可能存在的计算和显存的压力做了一番分析 这篇就是介绍BEVformer是个啥 先给个
书接前文 前文链接：用BEVformer来卷自动驾驶-3 (qq.com) 上文书介绍了BEVformer是个啥，以及怎么实现Deformable-attention 我们继续BEVformer的输入数据格式：输入张量（batachsize，queue，cam，C,H,W）queue表示连续帧的个数
作者：徐超 单位：微软亚洲互联网工程院 方向：文本相关性、多语言扩展基于 Transformer 的预训练模型，尤其是 BERT，给各种 NLP 任务的 performance 带来了质的飞跃。如今 pretrained model + Fine tune 几乎已经成为 NLP modeling 工作的标准范式。然而这些模型却是
