框架是帮助使用者进行的工具，它的出现降低了入门的门槛，你不需要从复杂的神经网络开始编代码，就可以根据需要使用现有的模型。下面就随网络通信小编一起来了解一下相关内容吧。

　　做个比喻，一套深度学习框架就像是一套积木，各个组件就是某个模型或算法的一部分，使用者可以自己设计和组装符合相关数据集需求的积木。

　　当然也正因如此，没有什么框架是完美的，就像一套积木里可能没有你需要的那一种积木，所以不同的框架适用的领域不完全一致。

　　深度学习的框架有很多，不同框架之间的“好与坏”却没有一个统一的标准，因此，当大家要开始一个深度学习项目时，在研究到底有哪些框架具有可用性，哪个框架更适合自己时，却找不到一个简明扼要的“说明书”告诉大家从何着手。

　　首先，我们先熟悉一下深度学习的框架。

　　是最成熟的框架之一，由Berkeley Vision and Learning Center开发。它是模块化的，而且速度非常快，并且只需要很少的额外工作就可以支持多个GPU。它使用类似JSON的文本文件来描述网络架构以及求解器方法。

　　此外，在一个可以下载模型以及网络权重的网站——“model zoo”中，还可以帮助你快速地准备样本。但是，需要注意的是，在Caffe框架中，要调整超参数比其他框架更为繁琐，部分原因是需要为每组超参数单独定义不同的求解器和模型文件。

　　上图是LeNet CNN架构的代码片段，该模型由卷积最大池化(convolution max pooling)和激活层组成的7层卷积网络构成。

　　Tensorflow是一个由谷歌开发的、相对比较新的框架，但已经被广泛采用。它性能良好，支持多个GPU和CPU。Tensorflow提供了调整网络和监控性能的工具，就像Tensorboard一样，它还有一个可用作网络应用程序的教育工具。

　　Theano是使用符号逻辑创建网络的框架，是以Python编写的，但利用了numpy的高效代码库，从而提高了性能，超过了标准的Python。Theano在构建网络方面有很大的优势，但是在创造完整的解决方案中则具有比较大的挑战。Theano将机器学习中使用的梯度计算作为网络创建的“免费”副产品，对于那些希望更多地关注网络架构而不是梯度计算的人来说，这可能是有用的。此外，它的文本文件质量也相当不错。

　　但需要提醒大家的一点是，Theano目前已停止更新。

　　Lasagne是用Python编写的，建立在Theano之上的框架。它是一个相对简单的系统，能够使得网络构建比直接使用Theano更容易。因此，其表现极大地反映了Theano的潜能。

　　Keras是用Python编写的框架，可以作为Theano或Tensorflow的后端(如下图)。这使得Keras在构建完整的解决方案中更容易，而且因为每一行代码都创建了一个网络层，所以它也更易于阅读。此外，Keras还拥有最先进算法(优化器(optimizers)、归一化例程(normalization routines)、激活函数(activation

　　需要说明的是，虽然Keras支持Theano和Tensorflow后端，但输入数据的维度假设是不同的，因此需要仔细的设计才能使代码支持两个后端工作。该项目有完备的文本文件，并提供了一系列针对各种问题的实例以及训练好了的、用于传输学习实现常用体系的结构模型。

　　在编写的时候，有消息宣称Tensorflow将采用Keras作为首选的高级包。其实，这并不奇怪，因为Keras的开发者Francois Chollet本身就是谷歌的软件工程师。

　　MXNet是一个用C ++编写的深度学习框架，具有多种语言绑定，并支持分布式计算，包括多GPU。它提供对低级结构以及更高级/符号级API的访问。在性能上被认为可以与Tensorflow、Caffe等在内的其他框架匹敌。GitHub中提供了很多关于MXNet的教程和培训示例。

　　CNTK是由微软开发的框架，并被描述为机器学习的“Visual Studio”。对于那些使用Visual Studio进行编程的人，这可能是一种更温和、更有效的进入深度学习的方式。

　　DIGITS是由英伟达开发的，一款基于网络的深层开发工具。在很多方面，它像Caffe一样，能够使用文本文件而不是编程语言来描述网络和参数。它具有网络可视化工具，因此文本文件中的错误更容易被识别出来。此外，它还具有用于可视化学习过程的工具，并支持多个GPU。

　　Torch是一款成熟的机器学习框架，是用C语言编写的。它具有完备的文本，并且可以根据具体需要进行调整。由于是用C语言编写的，所以Torch的性能非常好。

　　PyTorch是Torch计算引擎的python前端，不仅能够提供Torch的高性能，还能够对GPU的提供更好支持。该框架的开发者表示，PyTorch与Torch的区别在于它不仅仅是封装，而是进行了深度集成的框架，这使得PyTorc在网络构建方面具有更高的灵活性。(如下图)

▲ PyTorch代码示例和等效方框图

　　Chainer与其他框架有点不同，它将网络构建视为其计算的一部分。它的开发者介绍说，在这一框架中，大多数工具都是“定义然后运行”，这意味着你要定义架构，然后才能运行它。Chainer尝试构建并优化其架构，使其成为学习过程的一部分，或者称之为“通过运行定义”。

　　除了上述的深度学习框架之外，还有更多的专注于具体任务的开源解决方案。例如，Nolearn专注于深度信念网络(deep belief networks); Sklearn-theano提供了一个与scikit-learn(即Python中一个重要的机器学习的库)匹配的编程语法，可以和Theano库配合使用;Paddle则可以提供更好的自然语言处理能力……

　　面对如此之多的深度学习框架，使用者该如何做出合适的选择?对此，LexiconAI的CEO兼创始人Matthew Rubashkin及其团队通过对不同的框架在计算机语言、教程(Tutorials)和训练样本、CNN建模能力、RNN建模能力、架构的易用性、速度、多GPU支持、Keras兼容性等方面的表现对比，总结出了以下图表：

　　| Matthew Rubashkin毕业于加州大学伯克利分校，是UCSF的Insight数据工程研究员和博士生。曾在硅谷数据科学(SVDS)就职，并领导SVDS的深度学习研发团队进行项目研究，包括在IoT设备上的TensorFlow图像识别等等。

　　值得注意的是，这一结果结合了Matthew Rubashkin团队在图像和语音识别应用方面对这些技术的主观经验和公开的基准测试研究，并且只是阶段性检测，未囊括所有可用的深度学习框架。我们看到，包括DeepLearning4j、Paddle、Chainer等在内的框架都还未在其列。

　　以下是对应的评估依据：

　　编写框架所使用的计算机语言会影响到它的有效性。尽管许多框架具有绑定机制，允许使用者使用与编写框架不同的语言访问框架，但是编写框架所使用的语言也不可避免地在某种程度上影响后期开发的语言的灵活性。

　　因此，在应用深度学习模型时，最好能够使用你所熟悉的计算机语言的框架。例如，Caffe(C++)和Torch(Lua)为其代码库提供了Python绑定，但如果你想更好地使用这些技术，就必须能够熟练使用C++或者Lua。相比之下，TensorFlow和MXNet则可以支持多语言，即使使用者不能熟练使用C++，也可以很好地利用该技术。

　　框架的文本质量、覆盖范围以及示例对于有效使用框架至关重要。高质量的文本文件以及待处理的问题的示例将有助于有效解决开发者的问题。完备的文件也表明该工具已经成熟并且在短期内不会改变。

　　而不同的深度学习框架之间在教程和训练样本的质量和数量的需求方面存在很大的区别。举例来说，Theano、TensorFlow、Torch和MXNet由于具有很好的文本化教程(documented tutorials)，所以非常易于理解和实现。另外，我们还发现，不同的框架在GitHub社区的参与度和活跃度高低不仅可以作为其未来发展的重要指标，同时也可以用来衡量通过搜索StackOverflow或Git报告事件来检测和修复bug的速度。值得注意的是，在教程数量、训练样本以及开发人员和用户社区方面，TensorFlow的需求量非常非常大(像是一个800磅重的大猩猩一样的庞然大物)。

　　卷积神经网络(CNN)是由一组不同的层组成，将初始数据量转换成预定义类分数的输出分数。是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现，可用于图像识别、推荐引擎和自然语言处理。此外，CNN还可以用于回归分析，如自动驾驶车辆转向角输出模型等等。CNN建模能力包括几个功能：定义模型的概率空间、预构建层的可用性以及可用于连接这些层的工具和功能。我们看到，Theano、Caffe和MXNet都具有很好的CNN建模功能，这意味着，TensorFlow能够很容易地在其InceptionV3模型上进行能力构建，Torch中包括易于使用的时间卷积集在内的优秀的CNN资源，都使得这两种技术在CNN建模功能上能够很好地区分开来。

　　有别于CNN，递归神经网络(RNN)可以用于语音识别、时间序列预测、图像字幕和其他需要处理顺序信息的任务。由于预先构建的RNN模型不像CNN那样多，因此，如果你有一个RNN深度学习项目，那么就必须考虑为特定技术预先实施和开源何种RNN模型，这是非常重要的。例如，Caffe拥有极少的RNN资源，而微软的CNTK和Torch则拥有丰富的RNN教程和预置模型。虽然TensorFlow也具有一些RNN资源，但TFLearn和Keras中所包含的RNN示例要比使用TensorFlow多得多。

　　为了在特定的框架中创建和训练新的模型，至关重要的一点是要有一个易于使用而且是模块化的前端架构。检测结果表明，TensorFlow、Torch和MXNet都具有直观的模块化架构，这使得开发变得简单并且直观。相比之下，像Caffe这样的框架则需要花大量的工作来创建一个新的层。另外，我们还发现由于TensorBoard Web GUI应用程序已经被包含在内，TensorFlow在训练期间和训练之后会特别容易调试和监控。

　　在开放源代码卷积神经网络(CNN)方面Torch和Nervana拥有基准测试的最佳性能记录，TensorFlow性能在大多数测试中也“有的一拼”，而Caffe和Theano在这方面则表现得并不突出;在递归神经网络(RNN)方面，微软则声称CNTK的训练时长最短，速度最快。当然，也有另一项直接针对RNN建模能力速度进行比较的研究表明，在Theano、Torch和TensorFlow中，Theano的表现最好。

　　大多数深度学习应用程序需要大量的浮点运算(FLOP)。例如，百度的DeepSpeech识别模型需要10秒钟的ExaFLOPs(百万兆浮点运算)进行训练。那可是大于10的18次方的计算量!而作为领先的图形处理单元(GPU)——如英伟达的Pascal TitanX，每秒可以执行11万亿次浮点运算，在一个足够大的数据集上训练一个新的模型需要一周的时间。为了减少构建模型所需的时间，需要多台机器上的多个GPU。幸运的是，上面列出的大多数技术都提供了这种支持，比如，MXNet就具有一个高度优化的多GPU引擎。

　　Keras是一个用于进行快速深度学习原型设计的高级库，是一个让数据科学家能够自如地应用深度学习的工具。Keras目前支持两个后端——TensorFlow和Theano，并且还将在TensorFlow中获得正式的支持。

　　Matthew Rubashkin建议，当你要开始一个深度学习项目时，首先要评估好自己团队的技能和项目需求。举例来说，对于以Python为中心的团队的图像识别应用程序，他建议使用TensorFlow，因为其文本文件丰富、性能适宜并且还拥有优秀的原型设计工具。而如果是为了将RNN扩展到具有Lua能力的客户团队产品上，他则推荐使用Torch，这是因为它具有卓越的速度和RNN建模能力。

　　总而言之，对于大多数人而言，“从零开始”编写深度学习算法成本非常高，而利用深度学习框架中可用的巨大资源是更有效率的。如何选择更合适的框架将取决于使用者的技能和背景，以及具体项目的需求。因此，当你要开始一个深度学习项目时，的确值得花一些时间来评估可用的框架，以确保技术价值的最大化。

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本文件专门对作为主题的中间体进行透彻的审查和讨论。

多年来,在计算机传播的系统中,特别是在互联网服务和大型商业系统中,创造了中间相关技术,随着智能网络车辆的发展,现代汽车也逐渐得到以太网的支持,使许多以前分发的系统技术,例如SOA软件结构,能够应用于汽车软件,因此,以SOA为基础的中间系统多年来也吸引了注意力汽车,在计算机传播的系统中,特别是在互联网服务和大型商业系统中,也创造了中间相关技术,随着智能网络车辆的发展,现代汽车也逐渐得到以太网的支持,使许多以前分发的系统技术,例如SOA软件结构,能够应用于汽车软件,因此,以SOA为基础的中间系统也引起了注意。

尽管如此,在讨论这些关切时,许多概念是以模糊的方式表达的。中心是什么,它在不同环境中意味着什么。什么是SOA,自动驾驶需要SOA吗?许多人对此感到困惑。本文章从中心的发展历史、软件建筑学方法以及自动驾驶的独特需求的角度,对这些挑战进行了透彻的审查。

第一章介绍并概述了共同中间货物以及中间产品的关键原则,解释了中间技术在互联网和车载系统中的应用。

作为后续研究的信息基础,第二章概述了中间体所涉及的每一种初级技术。

第三章对软件结构的分析方式和风格作了基本概述,并利用这一方法将SOA结构从一层发展到另一层。

根据上述情况,第四章进一步分析了SOA对自动驾驶机的中间需求,举例说明了如何加强和扩大适应性AutoSAR和GENNIVI技术系统,以开发符合上述自动驾驶要求的中间系统,第四章进一步分析了SOA对自动驾驶机的中间需求,并举例说明了如何加强和扩大适应性AutoSAR和GENNIVI技术系统,以开发符合自主驾驶要求的中间系统。

本篇文章的读者包括系统工程师、产品经理、软件设计师、算法工程师、软件开发工程师和参与车辆携带软件和自动驾驶系统开发的测试员。由于智能驾驶需要许多不同专业的劳动力,并非所有这些专业都有软件或汽车软件背景。该文本用非常笼统的文字加以解释,并结合许多图片加以提供,使不同背景的个人能够在一定程度上理解条款的实质内容。本文件避免使用混淆的术语,所有术语在首次出现时均以非常笼统的文字加以明确定义,并结合许多图纸加以解释,使来自不同背景的人能够在某种程度上理解条款的内容。本文件避免使用模糊的术语,所有术语在首次出现时均在本文中作了精确界定。

信息复杂且平整,即使有错误,信息也正确。谢谢!

1. 通用中间产品介绍

中间词已经使用多年,其含义正在不断扩大。最古老的词可以追溯到1991年CORBA 1.0 标准[1. CORBA官方自定义的起源:“CORBA是物体管理小组(OMG)为允许分布式物体之间互操作性而制定的标准。” [2]。

然而,CORBA标准过于宽泛和复杂,许多公司积极制定标准,为其本身的目的将许多复杂和不起作用的要素结合起来,而许多公司则各自为政,因此,CORBA没有在实际中广泛使用,特别是在很少使用的因特网应用中。

ICE的成立是为了开发一个轻量级框架,使“分布式物体”成为“分布式物体”[4],它依靠CORBA的基本特征,使其更容易和更有效,并允许10多种语言的结合。它还提供集中的出版订阅服务,支持电网计算等。经过20多年的发展,它已经变得高度成熟和可靠。在军事工程、通信、赌博等领域有许多用户,但是它们的知名度并不总是很高,也许由于创始人正在萌芽的职业生涯。

CORBA,零冰应用软件是网络分布式应用软件,其主要中介作用如下:

• 使用接口制作语言通信协议标准说明(IDL),使应用程序开发者能够侧重于通信内容的实用语言,而不是协议提交的具体细节。

• 远程对象用作本地函数调用,端点处理应用程序层中的具体通信细节。

它们都提供一个定义语言的界面(IDL)来指定通信界面。 它们都提供工具来根据与目标语言相结合的IDL为目标语言建立骨干代码。 大多数通信中介人也是如此。

在互联网时代,一.one.2是商业中介。

J2EE的主要想法是将公司采用的商业逻辑转换成一对一企业Java Bean(EJB)。 EJB可以比作CORBA的遥控物体,在J2EE中间平台提供的集装箱内操作。 该容器由中间供应商设计,为EJB的运作提供了必要的环境。

J2EE界定了一系列与界面定义、名称服务、远程访问、数据库存取、交易处理等有关的标准。WebLogic和WebSphere、轻巧开放源码JBoss和Tomcat(通称J2EE中间器或J2EE应用服务器)。然而,在实际应用中,J2EE暴露出一些问题。 一方面,监管和复杂性要求首先解决技术内容过多和学习曲线陡峭的简单问题;另一方面,它与几个大型工厂在商定时间举行会议,界定和发布标准,供应商在更新前达到应用服务器产品,用户进入新版本。

在现实中, Spring Framewerk 被广泛使用。它不是一个完整的 J2EE, 但它也使用了很多 J2EE 协议, 但它更实际和快速地回答真正的问题。

轻量级RPC(对等进程呼叫)框架比应用程序服务器的使用范围更广,这些RPC框架的最基本用途是简化网络通信进程的准备工作。

使用TCP或UDP的通信流程一般都准备就绪,至少办法是:为通信协议确定自己的报告格式;根据协议对提交书内容进行基于代码的整合和解释;没有经验,如果直接使用原Socket API,则很容易陷入各种陷阱;还考虑采用多种IO机制来提高绩效。 轻量级RPC框架的目的是帮助开发商完成所有这些与商业逻辑无关的低层次通信工作,通信协议使用IDL定义,通信相关代码是利用工具自动生成的。 开发商侧重于处理与商业逻辑有关的数据。

语言。 还可以在结构上支持方便地替换不同的通信渠道( TCP/ UDP 或共享记忆) 和数据排序。 最简化的步骤是在线条运动中以及逐步进行,这样更容易移植到新的语言。 它侧重于不同语言的互操作性。

Trift和GRPC是面向服务的中间体,而不是CORBA、ZeroCICE、EJB和前面提到的面向目标的中间体。

以信息为基础的通信媒介在许多领域也广泛使用。 23RPC机制承认“客户服务”和“客户服务”之间需要有一个通信接口。 307. 以信息为基础的通信直接看到数据(消息)本身,并不关心客户或服务器是谁。 数据制作人向数据标记主题提供数据主题(有时称为主题),并按主题询问数据需求。

DDS和MQTT系统是最常用的信息中间协议和相关产品,前者强调高可靠性和实时性能,尤其大力支持数据通信服务战略的质量,后者强调低带宽占用率,只要少量代码和有限的带宽即可获得和维护,因此经常在互联网上使用。

如下文第2段所述,RPC和短信都具有优势,并经常同时使用。 第四、四、四、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、五、五、五、五、五、五、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、

一.2. 中间产品概念

从上文的介绍中可以看出,中间概念没有一致的定义。 这个短语在谈论中间时使用, 但它可能不是一回事。 “ 中间” 一词是一个相对的概念。 等级设计是软件结构的一个共同方面。 任何一层与上层和下层相比都是“ 中间” 。

一般而言,“中间”是指提取一些共同的技术或部件,以便作为通用产品创建专门应用,而应用开发是简单而迅速的。

然而,不同的工业应用对其独特的软件方法或软件设计模型极为重要。所以当我们说“中间”时,我们有时会提到某一行业的功能需求,有时是指软件设计模型,有时是指通信频道或测序技术等特定技术。

图1.2 以“最小核心”、“扩大应用领域”、“重要技术”和“软件结构设计”为“中间核心”概念的定义,以便在后一案文中进行更具体的讨论。

本章描述“ 最小核心” 和“ 广域应用域 ” 。 “ 关键技术” 和“ 软件结构设计” 包含更多的信息, 并分配给它们自己的章节 。
本研究报告提到的信息的广度以图象的红色边界部分为代表,该部分由与自动驾驶有关的中间技术所覆盖。

图1. 中级2号有两项申请。

一. 2.1核心对两个应用区是最低限度的。

“ 中间点” 的概念从“ 分布式中间点” 的概念中缩略了那么一阵子, 使得中间点一般都有一个有限的最小核心, 即负责解决偏远地区的通信问题。 这个最短的核心包含另外两种沟通方式: 远程进程电话( RPCs) 和 信息传递 。

这两种方式并非互不相容,实际上,一般而言,中间产品或通信协议都是合并在一起的。 例如,与RPC事件([74.2.4.2.4])等同的COIS/IP协议请求/反应社区机制([74.2.2.2])。 在这样做时,我们还可以利用RPC机制来传递信息,我们也可以利用它达到RPC。

图像描述了两个应用领域:

一. 企业一级应用中等核心网络应用框架

2. 能够运输中间体和自动驾驶中间体的最低限度核心车辆。

虽然这两个领域在本质上是相似的,但在各自领域的技术外联方向上存在重大差异。 这两个领域在核心上是相似的,在各自领域的技术外联方向上也存在重大差异。

一、二. 两个网络应用程序域域

第1条区域的路径是从网络应用程序中间点到企业一级的应用程序中间点。 正如你们可能知道的那样,首先的计算机应用程序是逐渐在网络之间扩散的单一机器。要执行一个单一的计算机程序,它需要基本的资源,如CPU、内存和可持续存储(磁盘)等。同样,网络应用程序需要相关的资源,下表则是非严格比较。

本表并非详尽无遗,但确实表明,与单一机器程序相比,网络应用在一系列资源和技术中使用了分布式技术,最初的独立程序得到了操作系统的支持,并得到了一些分布式技术的提供,这些技术的不同认识相结合,形成了一个网络应用的中间系统。

在此基础上,它继续增加公司应用程序所需的功能,如交易处理、工作流程等,这些应用程序往往具有复杂的逻辑,其中一些逻辑被抽象地作为分布式物体提供,以代表其数据和行为(传播系统方面面向目标的思维的延伸),其他应用,如物体的包装技术、物体的生命周期管理,等等,导致中间音调。

车辆装车申请(一.二.三)

第2条的路径是对汽车应用中间体,这涉及实时、可靠性、更多的公交车类型支持、诊断支持等等,这些中间体是车载软件的基本功能,只要ECU安装在车辆中。 这些基本功能已经完成,可用于开发车上的所有ECU。

当自动驾驶系统使用汽车上的中间体时,还存在其他特殊需要,例如,增加带宽要求,允许传感数据传输,对任务执行的时间确定性要求,异构体平台等等。满足这些要求界定了适用于自动驾驶系统对汽车进行自动驾驶测试的中间系统,还有额外的特殊需要。例如,增加带宽要求,允许传感数据传输,对任务执行的时间确定性要求,异构体平台等等。满足这些要求,界定了适合自动驾驶的中间系统。

此外,为了更快地建立自动驾驶应用程序,可把自动驾驶应用程序开发所需的公共组成部分纳入应用开发框架,提供一个共同开发模式,并为传感器适当性、感官整合、规划决策、地图和定位以及适合实施控制等重要组成部分奠定基础。

有时,我们把“中间点”称为主要技术或软件设计模型。有一些与中间点相关的技术要点,本章确定了基本方面,核对了它们之间的相互关系,并简要概述了我们称之为“中间点”作为主要技术或软件设计模型的每个技术要点及其相关产品。有一些与中间点相关的技术要点,本章确定了基本方面,核对了它们之间的相互关系,并简要概述了每个技术要点及其相关产品。

2.1 难民保护委员会一般概念模式

先来看最小核心中“远程过程调用(RPC)”范畴内最主要的几个概念。图2.1以UML 类推描述了几个概念之间的依赖关系，虚线箭头A -----> B ,表示A依赖于B。

图2. 图1 依赖区域采购委员会的概念

界面定义语言(IDL)指令描述通信界面界定的数据结构、输入参数和返回值等。 用户程序需要从基于此规格的“应用界面定义”开始。 通用中间产品将支持多种开发语言,并要求每种语言都有一个相应的“代码生成工具”来根据界面定义生成语言代码。 生成的代码通常由两部分组成,其中一部分是服务端的根条,其中界定了语言特定软件界面,用户继承了树桩并提供具体的功能实现。 另一部分是代理代码,允许服务用户通过代理代码访问远程 RPC。 代理代码堵塞了用户的实际通信细节 。

实际通信细节由 " 运行时间(运行时间) " 处理,中间机构不仅负责实际通信过程,而且还负责创建适当的工作时间安排机制、确保难民保护委员会请求和处理效率的线性模式,以及向用户提供的简单易用的API接口。

为了保证用户建立的复杂数据结构可以在“通信频道”中传送,确保支持广泛的通信渠道,允许在更广泛的环境中使用中间体。 “通信走廊”往往需要遵守某些“通信协议”规则。

让我们首先解释一下界面定义。

这是GENNIVI 通用API样本,与源代码有链接。

界面, 以及一个名为“ foo” 的方法, 分别包含两个输入参数, Int32 和 String 。 “ foo” 函数还有两个返回值。 还有一种查点, 显示调用成功或失败的方法 。

界面定义中还包括代表广播数据的静态类型和Int32型。

以下代码示例显示了 GRPC 界面定义, 并在此提供源代码 。 GRPC 使用 Google Protobuf 定义界面 。 样本提供了一个名为 Greenter 的服务界面, 具有 SayHello 功能, 并指定了要输入和导出的数据类型 。

ROS也有自己的信息格式。

阿帕奇·特里夫特写的IDL代码

适应性自动合成孔径雷达IDL采用ARXML格式专门技术,不适合手工编制,必须使用具体工具加以修改。

图2.2 使用SysML要求地图来确定通用IDL所需的能力,可分为“数据类型支持能力”和“界面描述能力”。

二.二.2 数据类型能力

一般而言,基本数据类型得到支持,即不同长度的整数、单/双浮点、布尔值和字符串经常得到支持。

修改数据结构的能力对于IDL至关重要,IDL是用户构建自身应用程序所需的数据结构的基础。 对复杂数据类型的支持通常包括“数据集”和“组装类型”。 其他人允许数据类型继承。

界面描述能力通常被描述为一个功能定义,包括函数的名称、输入参数和输出参数。参数一般支持自定义的数据类型和复杂的数据类型,其中一些类型可以使多状态成为可能,但可能难以翻译成目标编程语言。

默认情况下,界面按两个方向被调用,这意味着有回报值。 如果结合特定编程语言,代码 API 的回溯值如何是一个需要精密设计的问题,包括同步和萎缩,如下文所述。

单向电话表明,请求人只是传送远程行动而不考虑返回价值。

“直接”和“Forget”一词反映了单行道的概念。

某些产品,如Zeroc ICE的单向制剂,在IDL中没有定义单向或双向,但在编码写成和用户选择使用时,这两个电话都得到支持。

通过在IDL中创建单向语句更恰当地代表服务界面的语言,将有助于在创建和运行时实现代码优化,并在服务完成后明确处理这一意义上的服务。

QOS(服务质量、服务质量)是一个更广泛的主题,基于RPC的中间人很少在IDL中界定QOS要求,这些要求经常在代码中得到体现。

订阅的设计方法有效地减少了软件系统各部分的组合。 以中层信息为基础的模式自然是在张贴订阅的基础上创建的,例如采用各种DDS。 早期,对以RPC为基础的通讯中间部分没有明确的广播信息支持,但有其他方法可以完成订阅的分发(下文说明)。

AUTOSAR服务模式将服务描述为提供的一系列方法、事件和字段[16]。 要求通信渠道明确支持事件广播([14]3] 。 GENIVI Franca [10] [11] IDL得到蓝调关键词的支持。

服务或接口的“字段”也称为财产(字段、属性),可以阅读、设置和广播,详情见下文。

某些国际DDL规范,如GRPC, 提供了各种不同的功能,例如,GRPC提供以流动为基础的投入输出。

客户可以一行提出许多请求, 服务器可以对一行的多条信息做出回应, 充分利用底层数据访问, 提高总响应速度, 将数据传输到吞吐量many 就可以一行提出许多请求, 服务器也可以对一行的多条信息做出回应, 充分利用底层数据访问, 提高总响应速度, 将数据传输到吞吐量 。

Franca IDL对地位机器的定义如下,该机器通常称为《议定书》地位机器(PSM):

许多自动驾驶功能有自己的状态机器设置,最适合以这种方式描述这些功能。 根据IDL创建的代码也可以支持必要的转换机制和根据宣布的状态对服务请求的限制。

3.3 两项通信议定书和通信走廊的可稳定性

通信走廊和通信协定是我们经常使用的术语,这两个概念非常重要,有时指同一件事,有时指区别。

ISO/OSI参考模型界定了从下到上七个层次:物理层、链层、网络层(IP层)、传输层(TCP、UDP)、会话层、表达层和应用层。 实际互联网上没有对话层和代表层使用协议柜台,协议柜台通常由相关协议的应用层处理。

实现各级协议有几种方法,而实现程度不同是上层协议的不同沟通渠道。 例如,网络层(IP层),在网络层之下,通信渠道可以是由同轴电缆、无线网络甚至USB组成的醚网。 每个频道都有自己的专门物理和链级协议。

经常在以太网上使用的OCH/IP协议实际上是一项基于TPCP或UDP的申请级协议,而HTTP协议也是基于TPCP的申请级协议。 事实上,HTTP协议已成为互联网领域普遍通信渠道(或通信方式)的代理,一些协议,包括肥皂协议和GRPC数据传输协议,是以HTTP的实施为基础的。

因此,通信通道和协议是相对的,并按背景进行评估。

SOA应用软件上通信的目的是在不同服务之间建立数据互动,利用使用Ethernet使用Some/IP协议或使用共享内存或DDS的通信渠道,或具有多种执行模式的DDS,DDS本身也可以以Ethernet或共享内存为基础。

IDL独自负责服务界面的规格,用户代码只与生成的代码和运行时间界面进行互动,与通信频道或协议没有直接联系。 这样, Runtime 就可以替换多个通信频道和协议 。

《适应性自动搜索救援通信管理守则》明确要求通信达成与该守则无关的具体通信协议,以及必须支持但必须由其他协议([16] P10)取代的COIS/IP协议([16] P10)。

在现实中,适应性自动搜索和救援制造商的解决方案往往除了某些/IP协议之外,还提供DDS或共享记忆通信形式。如果中国MDC平台使用自我研究的适应性自动搜索和救援,它可以支持COS/IP、DDS和共享记忆手动,适应性自动搜索和救援制造商的产品通常除了某些/IP协议之外还提供DDS或共享记忆通信形式。如果中国MDC平台使用自我研究的适应性自动搜索和救援,它可以支持COS/IP、DDS和共享记忆。

图2.3描绘了阿帕奇特里夫特概念图,由协议负责测序和运输,负责实际数据传输渠道,这两个渠道通常由默认控制提供。 2.3描绘了阿帕奇特里夫特概念图,由协议负责测序和运输,由实际数据传输渠道负责,这两个渠道一般都默认支持。Trift的TCP数据专利协议格式在Trift文件中未提及,在使用语言时,也使用相同的协议格式相互连接。用户可以创建自己的运输层,例如,建立共享的内存通信。

图2. 图3 传输通道和三角顺序排列程序

代码是在不考虑下文所列通信渠道和协议的情况下写入的,当程序按照动态配置文件运行时,可以通过配置文件设置和装入。

从共同API手册(libCommonAPI-xx.As)的图2.4.As是装订电信频道的电讯频道,可通过装载程序开始时提供的简介,以各种方式完成。 当然,用户可以设计自己的通信频道和协议,如共享记忆或DDS。

我们用这些标签作为起点,试图回答下列问题:

1. 你为什么需要协议什么的?

2. COS/IP是它的定义,不是它所指明的,或它所定义的,不是它所定义的。

3. IFO/IP 与以太网的相互作用

4. SOA 支持SOA通信服务的方法

2.4.1 为何要求签署某些协议/IP协议?

Can公交车最通常用于汽车内部通信,但其限制是明确的:

• 额外费用,占总费用的50%以上,加上有效载荷

• 报告有效数据长度不足(正常可达8字节,可达64字节)。

Can FD是一个与传统Can协议相兼容的扩展,但以车辆日益增长和更复杂的特征为基础是不可行的,如智能机舱、智能驾驶、采用相关服务(如OTA)和通信协议等,这些特征需要更快、更支持大数据传输、更适应复杂的汽车软件结构。 复杂结构是与传统Can协议相兼容的扩展,但不可能以车辆不断增加和更复杂的特征为基础,如智能机舱、智能驾驶、采用相关服务(如OTA)和通信协议,这些功能需要更快、更支持大数据传输、更适应复杂的汽车软件结构。

• 增速速度:根据以太网,通常的以太网,有100兆字节和100兆字节,也非常普遍,特别是在智能驾驶舱和智能驾驶域控制器中,对千兆字节网络作了标记。随着光纤应用到泰太网,未来将很快达到1G10千兆字节。

• 延长提交期限:在以联合民主党为基础的协议中,一些/独立党提交文件的最长长度可能为1,400字节,1,400字节以上,可使用TCP协议,传统汽车搜索救援系统载有一项OCI/IP运输议定书[18],允许分别传送超过1,400字节的信息。

• 创建国际空间通信组织/国际空间通信组织协议的目的是提出一种面向服务的办法,使模块设计和各种车辆载体应用的互操作性成为可能。

二、四,什么是某某/某某?

COIS/IP围绕两项协定建立:一项是服务间数据交换协定(称为SOC/IP协定[7]),另一项是服务发现协定(称为SOC/IP-SD协定)。

• 每项协定都具体规定了报告格式,有些/IP-SD采用COS/IP报告格式。

• 关于列报格式内容和数据交换时间表的协议

AutoSAR基金部分界定了这两项协议。

因此,传统汽车SAR和适应性汽车SAR都应支持这一协议。

数据交换的两个演示文稿和一些时间序列协议的格式是COS/IP的基础。 完整的中间产品,如零ICE、GRPC和Trift,往往不特别注意其应用级协议格式的复杂性,也不经常提供明确的应用级协议文件。

当然,这两项协议的设计细节非常详细,这是它可能支持所谓的服务导向架构的基础,现在将不讨论列报表格的细节,但将更深入地讨论,两项协议的设计细节非常详细,这是它可能支持所谓的服务导向架构的基础,此处将不讨论列报表格的细节,但以后将进一步讨论。

数据交换报告格式仅以高度简化的方式建立,并不意味着各种中间产品根据这一协议是兼容的,相应的产品以其他方式,如性能、易于使用的API等等,相互协调。

如前所述,某些部门/综合方案不是完整的中间产品,许多要素都无法完成中间核心职能。

• 没有既定的数据序列机制。

• 没有界面定义的语言窗体。

• 没有建立连接管理机制来具体规定数据传输(TCP)。

• 没有具体说明中间人“运行时间”应如何处理难民保护委员会的请求。

• 此应用程序没有为此应用程序定义程序接口 。

鉴于某些/IP的通信协议可能是联合民主党或TPC,应当何时使用底线协议?这有什么不同?让我们研究一下联合民主党和TCP之间的区别。

可以看出,TCP是一种可靠的传输,可以保证数据到达的顺序,但它不允许广播,但只允许一对一连接。 SOME/IP 底道,如果它利用TCP协议,为在请求/答复行动中传输大量数据提供了直接设施,例如一次性传输2MB图片数据。

1. TCP 一次建立一个连接, 从零毫秒到几百毫秒不等, 取决于请求和接收端之间的距离、 服务器负载、 网络负载等等。 如果每个“ 请求/ 响应” 操作不具有相同的连接, 每一次都会建立新的连接 。

2. 由于TCP协议旅馆不知道目前有形走廊的确切带宽,它将以较低速度传输数据,如果下降率低,逐渐提高速度,当下降率上升,确定时间长度缩短,并最终稳定到适当的传输率。

3. OCI/IP 协议提供类型事件和字段消息。 请求者可以请求订阅事件信件或字段更改。 如果使用 TCP, 强制要求服务提供者打开与众多订阅者客户中的每个客户端的 TCP 连接, 数据将被传输多次。 请求者可以请求订阅事件信件或字段更改。 如果使用 TCP, 这一要求要求服务提供者打开与众多订阅者客户中的每个客户端的 TCP 连接, 数据将被多次传输。 请求者可以请求订阅事件信件或字段更改 。 如果使用 TCP, 这一要求要求服务提供者向众多订阅者客户端的每个客户端打开 TCP 连接, 数据将被多次传输 。

这些问题导致每次数据传输时间的不确定性。 例如, 我们必须在以太网上以千兆字节发送3MB大小的图片数据, 以千兆字节显示, 估计只有24千兆字节, 但基于上述原因, 这次可能会在 24- 100 毫秒之间摇晃, 并会出现累积延迟 。 这对视频播放应用程序的影响极小, 但是如果它被用来在自动导航应用程序中传输相机数据, 那是不可能的 。

如果使用UDP,这些问题是可以避免的,尽管应限制数据包的大小。

1. 没有必要连接。 直接发送数据 。

2. 发货率不受限制,但收货人无法收到,因此发货人必须选择适当的交货率。

3. 如果订单得不到保证,COS/IP报告不超过联合民主党提交单件有效载荷的大小,并且不需要将一些联合民主党数据解构成联合民主党层上的许多包件。

4. 由于UDP不能确保可靠的准入,因此,OCI/IP协议被用来处理各种问题,例如重新发送一些/IP的要求。

5. 联合发展方案可用于提供活动和实地类型的数据传输以及广播或多广播。

根据上述研究,在大多数情况下,在车辆载体应用中,我们应该使用基于UDP的COS/IP,将每条电文的大小限制在1400字节,但图片数据超过这一数量,而后者则提到替代解决方案。

关于UDP数据包的长度

数字见Autosar Some/IP文件[7]。 试图恢复计算方法,以恢复由醚网确定的数据框架物理特性确定的最大有效载荷为1,500(不包括框架头和框架尾)[19],术语为MTU(最大传输装置)。 网络IP包的第一部分为20字节,传输层UDP头为8字节,而某些/IP头为32字节。 因此,余下的有效载荷为1,500-20-8-32=1440字节。这比Some/IP文件所描述的要多40字。 在40个位有效载荷被使用的地方没有找到,也许只有OCI/IP协议直接限制1,400字,留下边。

另外,UDP报告大小限制为64K,因此,UDP可能包含1,400字节以上,这不是一个OCI/IP报告。 1,400字节的限制的含义是,它可能被装入IP报告或链层数据框架。 IP层不需要对 UDP 信息进行分开重新排列,链层不需要对 IP 层进行分割。 这样做的好处包括误差风险减少。

由于 MTU 数值在不同环境中不一致, 1500 是 IEE 802.3 协议指定 [19], 但您使用的网络设备可以指定较低值 。 互联网上的标准 MTU 是 576 字节 [20] 。 许多路由器或网关上的 MOTU 设置也是这个设置 。

TCP和UDP是在几十年前以缓慢、长期拖延和高误差率发展起来的,特别是许多TCP协议旨在在没有理想的网络基础设施的情况下保持可靠性,而协议的制定速度在过去几十年相当缓慢。

某些组织/IP议定书文件指出,传输层以TCP或UDP为基础,但利用其他协议没有实际的余地,在传输层面,建立了诸如SCTP和QUIC等其他协议,以缓解TCP议定书的某些缺陷。

SCTP与UDP和TCP是同一级别的新的知识产权转让议定书,提供各种应用的转让层能力。 SCTP与TCP一样,提供可靠的传输服务,保证在网络上按顺序和无误地传送数据。 SCTP与TCP一样,是一个面向会议的机制,这意味着在与SCT有关的终点之间建立关系。

另一方面,与TCP相比,SCTP至少有两个所谓的OCI/IP友好属性:

1. 允许在单一连接上同时传输若干数据流(仅允许TCP),允许OCI/IP在一个连接上同时传输数个数据流(仅允许TCP),允许OCI/IP在一个连接上同时传输数个数据流,在多个流中同时启动查询,允许OCI/IP通过单一连接在多个流中同时启动查询。

2. 在数据区块中传输数据区块(以字节表示的TCP),其中COS/IP在数据区块中引用RPC套件。

SCTP还提高了传输效率,提供了更优化的人群管理方法。

图2.6 协定的相互依存

另一方面,SCTP有更繁琐的建立联系程序(加强安全),从这个意义上说,QUIC协议效果更好。

QUIC是一个基于UDP的可靠数据传输协议,其主要目标是将TCP协议的可靠性与UDP协议的速度和效率结合起来。

1. 连接程序简化,连接速度加快。

2. 几个传输流可以在单一的连接中支持。

3. 有几种方法可以改进冷凝控制算法。

这些特点使QUIC成为最佳的TCP替代方法,在工程实践中可以考虑。 HTTP3. 执行下文中的QUIC协议需要0项协议。

另一方面,只有在需要广播或广播时才使用联合民主党。

图2.7 利用空间信息基础设施作为备用渠道。

除了SoC和MCU之间的以太网连接外,还有SPI作为多余的备份。 在这种情况下,在SPI驱动的程序中,可以完成一些或IP信息传输。 应用只需要使用某些/IP协议,而无需考虑下面的实际数据渠道。

我们正考虑结合国际空间合作组织/国际热带木材组织协定,支持区域竞争委员会。

图2.8 某些部门/执行计划标题结构

信息代号由32个部分组成:服务代号与方法代号。

如果我们使用Trift或GrPC, 我们不需要对服务ID和MoticID做这些明显的申报。 因为Trift或GRPC作为独立产品存在, 服务和方法的识别机制是在相关协议内实现的, 并在代码生成时为我们处理。 用户不需要直接指定。 SOME/IP只是通信协议, 而两个不同的制造商的SOME/IP认识是互操作的。

当Company/IP报纸的MessageType为 0x02 时,该代表是一个事件,该信息基于通讯中的一条信息,不需要回应。 文件中的方法ID现已被事件ID所取代。

例如,弗朗卡对一项服务的定义如下:我的服务,其中载有我的地位问题。

当某些组织/IP与它相关联时,必须向其发放EvernID。

“活动组”的定义将在服务发现报告中使用,此处没有深入论述。

当一项事件信息以UDP信息传递时,将采用UDP多广播机制,该信息由同一多广播台接收,这是OIS/IP信息的基本形式。

以DDS和MQTT为基础的信息的中间实现将更为复杂,以UDP为基础的多广播只是其集团内部广播的一种有形形式,在不同网络条件下有不同的实现方法,在本地网络上有更好的QOS支持。

然而,COS/IP电文只界定了广播形式和新闻发现机制;协议并不包括比UDP更多的过度广播方式,也不包括QoS, QoS可能会进一步扩大对这些特征的支持。

二. 五. 一. 需要共享记忆加速度

然而,另一个问题是通信延迟问题。 以下图表显示了计算机系统不同种类数据传输所需的时间。 从可以看到,一次主要记忆访问需要大约100毫秒,但如果数据在二级缓存中,访问速度会因一个数量级而提高。

还可以以更易理解的方式观察,例如用于自动驾驶的标准200万像素照相机、第号决议,以YUV422格式记录,以及4MB月大小。 百万兆秒通过百万字节,大约需要35毫秒,这意味着每秒最多30个框架。 在800万像素照相机的情况下,如果数据通过内存传输(DD44、17GB/),则最多每秒8个框架。

因此,在利用中间技术提供的结构设施的同时,应考虑如何利用共同的记忆技术加快通信速度,这对自动试验产品的产生特别重要。

关于专门技术专题和铁环(冰球)的讲座

人们对最近宣布的开放源代码中间产品冰激素[25] 给予了很大关注,然而,Iceoryx并不是我们在第二章中定义的整个中间思想。 它侧重于共享记忆技术,但设计周密的API使得它能够更容易地与其他中间产品,如适应性自动搜索和救援、ROS等等联系起来。

IPC(程序间通信、程序间通信)技术是共享记忆。

请记住,IPC是一个宽泛的词,包含许多其他概念,例如记忆共享、同步锁、信号量、名称管、信息队列、网络插座等等。然而,在涉及中间体的出版物中,由于中间体本身主要用于分配方案,网络上的通信经常提到共享记忆技术。这不完全正确,因此本文中的“IPC”一词与其原始含义相对应——任何允许进程间通信的技术。如果读者在其他地方遇到“IPC”,请注意真实含义是按上下文分类的。

共享内存和进程地址空间

这一过程是操作系统最基本的基本概念之一,每个操作系统都有其独特的虚拟地址空间,无法跨越边界进入,操作系统负责将每个过程的虚拟地址空间映射成实际的物理内存,如图2所示。

操作系统必须至少提供两种类型的系统呼叫,以便通过各个过程的内存进行数据共享,其中一种是绘制该过程物理内存区域的虚拟地址图(以建立共同内存),另一种是提供两个过程之间的同步机制。

如果同时进行阅读和写作访问,就会出现意外问题。

交叉锁、信号体积和其他同步方法可以使用同步语言,因此可以指出,羚羊提供的最基本服务是封装共用的内存操作常规和操作系统的同步机制,上述工作可以使用简单的API(C或C++)进行,而不了解系统同步语言的具体特点。

在许多框架、流量控制和订阅上积存的数据

一般而言,共享内存的最简单方法是,两个进程将相同的内存区域映射到自己的虚拟地址空间,A进程写数据,B进程用同步机制读取数据,B进程在使用数据时记录A进程写新数据。

然而,实际应用情况要复杂得多。 考虑低速观看自动泊车应用程序。 4个全天候鱼眼摄影机拍摄视频数据,而4个模块则要求以各种方式使用这些相机的数据:

1. 对于变形校正来说,“调用算法”需要四个摄像头的顶部图像,而人们跟踪流动所需的最小框架比为30fps。

2. 由于这是一个低速度的情况,需要15英尺的框比,所以屏障识别算法必须探测图中的障碍物。

3. 《泊车识别算法》要求有一张有重点停车地点和10英尺框架速率的照片。

4. 行车监督记录仪将图片代码转换为视频数据,这需要20英尺的框架速率。

图2. 眼对眼停车申请的10个共同记忆实例

我们可以在这里发现几个问题:

1. 所产生的数据是一个连续体上的一系列框架。

2. 不同用户的框架率各不相同。

能够保存许多数据框架的缓冲区,以及与之对应的缓冲区管理方法,必须用一个框架填写,以便在不等待消费者耗尽数据的情况下将更多数据放在另一个缓冲区内,这样可以大大增强系统的数据输送量。当数据消费者阅读速度缓慢,所有缓冲区满员时,是否放弃新的数据,或是否阻止作者来减缓生产速度?这包括缓冲区管理和交通控制技术。这也是我们在使用共享记忆时经常遇到的问题。蚂蚁具有若干缓冲带管理和流量控制功能。

当多个消费者使用框架内存时,跨圈内实现将保持每个框架内存的计数器,显示目前的消费者数量。当消费者释放记忆区时,计数器将减少1. 当计数器为0.00时,可使用记忆区写入新数据。 还有一个例子是,在极端的情况下,基于框架的数据消费程序(三套慢于框架的数据程序(脚本日志编码、泊位检测算法、障碍检测算法),每个程序都锁定在框架内存区,而不是释放,但只要有两个框架内存区,同样可以保证整理算法将以更高的框架速率捕获数据,而不会被其他程序堵住。 当然,更多的框架能力将防止消费者衡量时间震动,并且会更加有效。

在前一个例子中,一个数据生产者(拥有多种数据的消费者)通常通过使用操作系统的信号量同步机制实现,让许多消费者等待新的数据出现。 羚羊提供了设计良好的分配机制(API ), 覆盖了最底层的流程间数据同步技术。

如前所述,200万像素摄像头包含每个框架的400MB数据,如果每秒使用30个框架,120MB数据可以访问。 如果许多消费者需要将数据传输到各自的缓冲区,那么数百个MB数据将每秒传送一次,这需要大量的内存带宽、CPU资源和额外的内存空间。

最佳办法是让数据制作者在这个共同记忆区写字,让数据消费者读取数据,使数据到位,而不需要额外复制。 这被称为零副本。

真相很简单,但有很多具体细节可以实现。 一方面,如前所述,消费者和生产者之间有一种同步机制。 事实上,许多缓存框架对于获得零拷贝的目标也很重要。 不同的消费者可以同时锁定数据框架的记忆,并利用数据处理,因为它们的处理速度不同(框架速度不同),一个消费者有一个

此外,在 API 表格中还有一些方法。 对于语言 C, 直接读写共享的存储地址比较简单, 将其转换为 CStruct 指针。 C++ 参与程度要高一些, 我们需要将 C++ 对象放在共享的存储区域 。

新操作员的内存分配是在堆叠中完成的, 我们可以独立地重新装入它, 以便从共享的内存中分配。 相反, 我们可以直接向新操作员发送共享的内存地址, 然后由新操作员运行一个施工功能( 通常被称为布置新闻 ) 。

上述技术可在 antelope 中获取, 并提供一个良好的 API 界面。 C++ STL 难以在共享记忆中使用, 因为许多 STL 类型提供自己的存储分配算法 。 为了解决这一难题, antelope 还提供了一套类似 STL 的容器, 可用于共享存储设想方案 。

第三项目中的其他两项任务

共享记忆库(如 antellope ), 使得使用共享记忆极为容易。 其API没有侵扰性,可以更简单地与其他软件库连接。 但是,某些情景在实践中仍然难以实施。

一些现有图书馆,如V4L(Linux的Video for Linux,通常用于相机数据收集)已经有自己的缓冲区管理和零复印结构,使用两个数据缓冲的程序必须与蚂蚁的整合相协调。

为了实现更高水平的算术,一些高性能的 SoC芯片已开始使一个板块上的许多芯片成为可能,并通过PCIE接口连接数据路径(例如,PCIe传送的带宽可能超过20GB/秒,远超过千兆字节网络。PCIE连接许多SOC芯片,操作系统PCIE通过内存访问驱动多种芯片的数据交换,并使用DMA技术数字传送的带宽超过20GB/秒,远远超过千兆字节网络,可以最大限度地减少CPU的负担。PCIE连接许多SOC芯片,操作系统PCIE通过内存访问驱动多种芯片的数据互动,并通过DMA技术减少CPU负荷。

从理论上讲,根据由PCIIE驱动的共同内存机制,可以进一步扩大蚁星储库,在理论上,可以进一步扩大一个基于PCIIE驱动的共同内存机制,以便能够跨芯片和OS,这需要与PCIIE驱动的缓冲区管理和同步机制配合,如果能够做到这一点,高层保护PCIe的操作将使得基于共享内存的多芯片/OS数据交换与API接口上的个人芯片/OS一样简单,而且将在很大程度上

此外,作为Android 4.0,一个新的内存分配管理方法(INON)已经实施,现已进入Linux内核核心,用于用户空间过程和内核单元之间的记忆共享,并可用于零复制数据应用,在相机数据收集、产出展示等需要大量数据传输的情况下,这种方法特别有益,同样适用于自动试运行的相机数据处理。

程序使用的数据以内存中的数据形式存在,并且往往与用所用程序所用语言表示的数据的表达方式相关。 最简单的是 C 语言结构中显示的数据,该 C 语言结构不包含指针,其内容在连续的内存间隔中。 如果该结构包含一个指针,那么数据的一部分有可能在数据盘上,数据的一部分在堆叠上。 如果数据用C++STL的容器存储,数据将不在一个连续的内存区域中, STL还支持各种内存分配器, 而这将更为复杂。 对于有诸如 Java、 C#、 Python 等废物收集机制的语文, 用户不应知道数据的确切位置, 而具有多个字段的数据类型几乎不可能在连续的内存区域中拥有数据。

当我们需要存储数据或跨越通信线传输数据时,我们必须将内存中的数据结构转换成连续表达式,或者连续的二进制数据,或者连续的文字,一个被称为顺序的过程。将连续的二进制数据或者连续的文字转换成内存中的数据结构被称为反顺序。

序列化有两个基本尺度:顺序过程的速度和顺序结果的大小。如果顺序行动频繁发生,预计速度会更快,如果网络传输速度得到更认真的对待,则序列结果的大小可望较小,即在时间和空间上达到平衡。

从可读性的角度审查顺序有多种办法,按顺序排列的文本(如JSON、XML等)的结果较大,但可立即读;二元顺序不易读,极其可怕。

Google 的 ProtoBuf 是一个使用广泛、有良好执行力和大小的测序库。 更重要的是,数据类型使用特定的IDL 规格来定义,而用于测序和反测序的代码可以在使用支持多种语言的工具的IDL 文档的基础上自动建立。

有些直接使用ProtoBuf,有些有其自身的默认实现,另一些则可能因用户习惯而修改。 通信中间产品有自己的顺序和反顺序协议,描述不同的数据类型如何转化为连续的数据表达式。

为了保证I/O作业不阻碍用户线路的实施,对人类学I/O的中间支持至关重要。 对非同步I/O的中间支持有两个方向,一个是如何充分利用操作系统的不对称I/O机制(如Linux的pollo),另一个是如何以某种程序语言创建有用的API。

操作系统I/O及其附属系统功能提供了基本能力,每种语文都有自己的专门的I/O图书馆,使用户更好地利用API接口。

中间线的影响之一是,不允许用户直接访问非同步 I/O 库的代码,用户传送数据时直接访问代码是IDL 中枢创建的代码。 用户不需要了解I/O 程序,这些复杂性由中间运行时间和生成代码处理。

同时,如下文第4段所述,Runtume将处理与非同步I/O有关的线性模型和任务时间表机制。

一方面,通信渠道存在真正的有形限制,例如数据传输错误、带宽受限、带宽变化、通信延误和拥堵,另一方面,通信参与者对传输的及时性和可靠性的需求以及各类数据变化的相关性。

QOS用于为各种业务提供差别化服务战略,如带宽、延迟时间、时间利用和辍学率等,以使业务能够满足用户的常规和高性能需求。

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令 K_p 为比例时间系数

对于这个式子，其实涵盖了三种控制算法，每一种都可以单独拿出来。

你没有看错！PID算法其实就是三个算法的组合，而且，在数学上面就是简单的代数和！

二、基于物理进程的解释

在这里面，e(t)=目标值-当前值，自然是离散数据，也就是说u(t)_1=K_p e(t)这个输出是根据当前值和目标值的差，乘以了一个比例系数得到的输出，

举个例子，假如我们要给一个100ml的A量筒装满水，此时A量筒里面已经有了20ml的水。而我们运水的工具是一个实际容积未知的B杯子。

我们假如B杯子是一个50ml的杯子（我们并不知道是50ml），给其划上100等分的刻度，

那么根据条件可得 T_1=e(t)=目标值-当前值=100-20=80 。因此现在我们给B杯子装入可达第80刻度线的水并“一滴不漏”倒入A量筒，由于B杯子实际容积为50ml，所以实际倒入A量筒的水体积为40ml。 可以发现，我们要给100ml的量筒装满水，通过量筒的刻度我们轻易能获知还需要倒80ml才能装满杯子，但是B杯子的容积我们并不知道。我们给未知容积的B杯子划上刻线，以获知的80这个数据来给A量筒倒水，最好的情况是我的B杯子容积为100ml，这样的话按照80的刻度，一次性就可以把水加满。由于B杯子容积只有50，所以第一次加水只加了40ml，这便是比例系数的引入。

（这之间读者务必注意你的已知和未知）

从上文举的例子，我们可以明白，我们获知量和得知该量继而调整输出之间是难以对等的，例子中都是容积，实际上做控制时，将会是跨物理单位的转换，比如你获知你的小车速度设定为3m/s，实际只有2m/s，但你不可能直接给小车送定额的速度。你只能去调整等效电压、电流的大小，或者是PWM的占空比以使得速度达到3m/s，速度和电压必然是不对等的，但这之间会存在一个未知的关系，在这里，你可以认为是比例系数。

单纯以容积的刻度作为比照，此处B杯子50ml（我们刻了100等分刻度），所以虽然我们不知道容积，但这个过程，B杯子一个刻度的水量相当于A量筒的刻度的一半，所以实际上 Kp=0.5

（务必注意此处的0.5是根据刻度转换得来的，也就是你心中的量度转化为实际输出的关系，我看有些文章以容积为对比，这显然错误）

（例子举的是B容积小于A量筒的情况，各位看官可以自行假想B容积大于A量筒的情形。我们使用时肯定是会逐步修正这个系数的）

照前面比例控制算法，量筒最终会被装满，那么为何还需要别的算法呢？客官莫急，待老朽与您娓娓道来（娓娓道来：形容谈论不倦，或说话动听，没错，我是后者）

刚才比例控制算法那段内容我给“一滴不漏”特别标成了黑色斜体，实际上我们真的能一滴不漏吗？当然不能！

回到之前举的装水问题，现在已经装了80ml，现在我们多加入一个条件，那就是我们每次加水，都会漏掉10ml。

现在可得e(t)_2=100-80=20，那么按照比例控制算法，我们通过B杯子加进去能加入10ml的水，但是现在又会漏掉10ml，10ml-10ml=0ml，哦豁，加完水还是80ml，之后条件不变，意味着80ml到头了，升不上去了，可是到此为止离我们的目标100ml还差20ml呢！ 现实中就是这样，你不可能想给多少那边就接收多少。 于是这里我们加入积分控制算法，

可以看到这个式子与误差的积分成正比，在积分系数已经定下时（时间肯定取单位时间），误差的积分越大，这个积分控制算法得到的也越大，先设它积分系数为0.2，接着上面的80ml继续计算，已知比例控制算法的输入和漏掉的相等，那么这是整个PI算法只需要看积分控制算法的输出就行了，，故积分控制输出4ml，很显然，积分控制的加入打破了之前的稳定状态。积分的来源是误差，误差的累加会增大输入，从而不让系统卡在稳定误差，事实上另一方面积分项也加快了整体控制算法的响应速度（因为e(t)的符号，让正的值更大，负的更小）。

最后到了目标值后，假如没有波动，回过去看看三种控制算法，貌似无论是比例还是微分控制，输出都是0，只有积分的值是固定输出(积分误差累加)，很显然，就是为了消除之前那种稳定状态的静差。（静差:被控量的稳定值和给定值之差，一般用于衡量系统的准确性）静差很难被消除，但是通过积分控制可以尽量去减小，而且积分系数不可太大，太大静差反而更大，有网友给出就平衡车工程经验而言，一般K_i=\frac{K_p}{200}，稍微来点就可以。

这里就是对误差进行微分：

①当 当前值<目标值 时：一般在该调节过程中，误差是越来越小的(正实数运算)，这也就可以得

对于主要的比例控制而言，此时e(t)>0，二者符号相反，换言之，这里微分控制起到了削减比例控制力度的作用

②当 当前值>目标值 时： 输出过大，需要减小，对于比例控制，e(t)<0，反观微分控制:

哦豁，符号又和比例控制相反，太显然了，这明摆着就是和主要的比例控制唱反调啊！太嚣张了!

如果愿意的话，还可以细究一些量的关系，这里就不多说了。

最终结论就是微分起到阻尼作用，减小震荡，提高稳定，减小变化趋势，但是也会降低响应速度。

总结一下，PID三个字母，大致可以说是P主管响应，I减小静差，D抑制震荡，但使用不当还会有反作用。

三、C语言代码框架和解释(单片机可用）

1、定义一个PID结构体代码

//定义一个PID结构体
 double Error2;//也是误差量，但是这里是Error1之后时间的当前值和目标值的差，假设Error1在前

//初始化PID结构，这里独立出来比较符合单片机的写法，哈哈，也可以写到主函数里面去
void PIDInit(PID*Stru) //这里就是随便弄了个结构体变量Stru，反正是传递地址，主函数里面随意
 memset(Stru,0,sizeof(PID)); /*这里把Stru的内存块中全部替换为0，据我的经验，一开始分配好内存后都是些无意义数据或者残留数据，这里memset函数的作用实际上把Stru里面所有字节最后“sizeof(PID)”位的字节全部替换为0，因为这里位数为sizeof(PID)，因此是初始化全部字节为0 */
//PID的内部运算函数
 double dError，Error; //dError即为对误差微分，由于我们这里是处理离散数据，所以待会其实就是作差
 Error= Stru->SetValue-NewValue; //这里是目标值和当前读取值的偏差，这里吧，无论是当前值在前还是目标值在前都是无所谓的，因为对于整个PID而言，误差的比例算法、积分算法、微分算法都是统一用的。不过话说回来，我不知道使用者是打算用什么负号表示输出，姑且这么用吧，使用者用时根据自己的理解用吧，毕竟咱这里只是个大体框架。
 Stru->Error2=Error; //这里一开始Error2应该是0，但无所谓，这里计算过程用时是循环，后面会有值堆上去。
 return(Stru->Kp*Error+Stru->Ki*Stru->Sum_Error+Stru->Kd*dError); //按颜色不同，分别为比例、积分、微分。但是可以注意的是，这里并不是初始的PID系数。在这个PID框架里面，很明显，是把初始的PID数学式展开了，后面的微积分两个系数都是和比例系数发生了运算的，这不影响。

3、输入函数和输出函数

//输入函数和输出函数，叫输入输出系统好些
//这里输入的就是读取编码盘数据，输出就是“控制器的输出”，大致就是改变PWM啥的吧，这个之后再说也行。这里就不能具体写了，是单片机的特色部分，本来我是不打算写上去的，不过参考的罗世洲先生的代码里面提到了这个，鄙人思索之下还是加上去了，毕竟框架嘛，嚯哈哈

P.S.:我们在PID控制中不可能处理并且输出连续数据，因此这本文档中都是处理离散数据，而这些离散数据的源头是编码盘或者其它硬件，这也就意味着必须考虑采集数据的装置的采集速度、周期。采集完后又得CPU进行处理，处理又需要时间，电压或者电流的响应也需要时间。为了不让其中发生“碰撞”，这就需要我们去设置一个控制周期，调整好二者，给予二者良好配合的空间。

写程序不难，难的是调出一个好的参数 ，且在实际使用中，不一定非要把P、I、D三个算法都用上，依据需要进行组合使用吧