法国著名的网络靶场hns-platform项目基于开源的由MinDef/DGA/Celar（FR）资助的Hynesim项目（http://www.hynesim.org）演变而来。这个开源的项目最早可以追溯到02、08年，由著名的Guillaume PRIGENT担任项目负责人和架构师。这个人开发了许多著名的工具，比如netglub（http://www.netglub.org），后来的安全领域大家都经常使用的Maltego就是基于netglub的更新升级版本。Maltego是一种交互式数据挖掘工具，可提供有向图以进行链接分析。该工具用于在线调查中，以查找来自Internet上各种来源的信息之间的关系。Maltego被全世界的安全专业人员使用，并且集成到了Kali Linux中。现在，Guillaume PRIGENT在法国创建了一家公司Diateam，主要从事网络靶场hns-platform项目的开发工作。Guillaume PRIGENT在过去的十年中一直在安全模拟领域的工作。他于1999年开始在欧洲布雷斯特虚拟现实中心CERV担任研究工程师，在那里他为法国国防部开发了“混合仿真”的概念。并且将这种想法付诸实践，开发了hynesim这款开源的混合仿真平台。大家可以去hynesim下载这款开源的混合仿真平台进行测试和使用。
提醒：以下内容仅做参考，可自行发散。在发布作品前，请把不需要的内容删掉。 无论是初学者还是有经验的专业人士，在学习一门新的IT技术时，都需要采取一种系统性的学习方法。那么作为一名技术er，你是如何系统的学习it技术的呢。
经过数年的积累，美团无人车已经从技术探索进入到业务运营阶段，这个阶段对于自动驾驶车端系统和离线系统都有了新的要求。
2022年12月27日消息，在近日于厦门举行的ICCAD 2022大会上，国产EDA行业的领军企业芯和半导体正式发布全新板级电子设计EDA平台Genesis，这是国内首款基于“仿真驱动设计”理念、完全自主开发的国产硬件设计平台。
本文首先会介绍无人车引擎的概念，并以仿真环境面临的挑战为线索介绍美团无人车引擎的核心设计。
分布式测控系统通常由多个子系统组成，他们之间协调工作，共同完成测控任务，分布式测控系统可缓解单机测控系统的负担。随着测控技术的日益发展和成熟，现代工程试验，尤其是大型军工试验中，需要测试、控制的项目种类越来越多，对各种测控项目的实时性、同步性和测控精度等都提出了更高的要求。
当今数字芯片技术飞速发展，数字半导体芯片已经渗透到社会生活的各个领域，从消费电子产品、工业自动化设备到航天技术都能看到半导体芯片技术的身影。国家在芯片技术上的投入和重视程度也提升到战略层面，芯片设计制造正在成为新一代的国之重器。
覆盖新闻、购物等高频场景，跨设备模板，支持手机、平板、穿戴、车机等设备，30+个模版。
FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）作为数字系统设计领域的明星，以其灵活性和高性能受到广泛青睐。本文旨在深入浅出地介绍FPGA的核心理论概念、学习过程中常见的问题及易错点，并提供实用建议帮助你避免这些陷阱。同时，我们还将通过代码示例让你对FPGA编程有更直观的理解。
自动驾驶对软件架构-Software Frameworks (SWFs)设计有着特殊的需求，若开始一个自动驾驶项目，作为开发者，我们可能会有如下几方面的诉求。
前言：蜜罐技术的出现改变了这种被动态势，它通过吸引、诱骗攻击者，研究学习攻击者的攻击目的和攻击手段，从而延缓乃至阻止攻击破坏行为的发生，有效保护真实服务资源。
随着工业元宇宙的崭露头角，实时云渲染技术成为推动其建设的关键要素之一。这项技术的引入不仅提升了虚拟环境的视觉质量，更为工业领域带来了实时性、动态性和协同性的显著提升。
ABAQUS/CAE采用了参数化建模方法，为实际工程结构的参数设计与优化，结构修改提供了有力工具。具有很强的开放性，可以结合 Python 语言方便的定制用户化界面，方便用户操作。
2018 ROS Melodic的迷失与救赎：：https://blog.csdn.net/column/details/28058.html
RAM -> Ramdom Access Memory ，随机存取存储器。何为随机存取。举个不准确的例子：和上篇文章中的 FIFO 进行对比。对于 FIFO 来说，只有读写两个操作，只能顺序读写。但对于 RAM 来说，同样的读写操作，用户可以在读写时指定读写的地址，实现对整个存储器的乱序（随机）读写访问。
随着机器人、无人机、无人驾驶、边缘设备以及各种传感器技术的发展，多机器人组成的网络在各种应用中具有巨大的潜力。机器人通过沟通、观察和协作形成彼此的网络，这可以在探索、救援、消防、运输和许多其他任务中发挥重要作用。而机器人自主定位的能力则是完成这些任务的基础。因此，多机器人的精确定位问题引起了研究者们极大的兴趣。
Apache JMeter和Locust都是是最受欢迎的性能测试工具。当你想做性能测试的时候，你会选择什么样的测试工具呢？是会选择jmeter？locust？今天，笔者将根据自己使用经验，针对jmeter、locust常用的性能测试工具进行简单介绍和对比。
1.节点（node）--软件模块 执行任务的进程 2.节点管理器（ROS Master）控制中心，提供参数管理 记录每个节点信息 3.话题（topic）--异步通信机制，传输消息(Message)
1、ROS基础介绍 （1）ROS是什么 ROS系统起源于2007年，斯坦福大学人工智能实验室与机器人技术公司Willow Garage针对其个人机器人项目（Personal Robots Program）开发了ROS的雏形。2008年后，由Willow Garage公司推动了ROS的进一步发展。2012年后，ROS团队从WillowGarage公司独立出来，成为非盈利组织the Open Source Robotics Foundation(OSRF)，负责维护和更新ROS，并为机器人社区提供相应的支持和
HiL（Hardware-in-the-Loop）硬件在环仿真测试系统是以实时处理器运行仿真模型来模拟受控对象的运行状态，通过I/O接口与被测的ECU连接，对被测ECU进行全方面的、系统的测试。HiL系统主要由三部分组成：硬件平台、实验管理软件和实时软件模型。从安全性、可行性和合理的成本上考虑，HiL硬件在环仿真测试已经成为ECU开发流程中非常重要的一环，减少了实车路试的次数，缩短开发时间和降低成本的同时提高ECU的软件质量，降低汽车厂的风险。
机器之心原创 作者：思 全新的 MindSpore 1.5 来啦，这次它有了中文名：昇思。从 8 卡训练 600 亿参数模型，到发布电磁仿真、药物分子模拟等科学计算套件 MindScience，这次，昇思 MindSpore正探索深度学习框架的未来。 从去年 3 月份正式开源，现在经过 1 年半的完善、众多社区小伙伴提交的代码改进，MindSpore 也已步入成熟。那么我们对它的印象是什么样的呢？是好用的自动微分机制，还是超便捷的全自动并行训练，亦或是具有很强可读性的模型代码？ 现在，MindSpore 正
对象存储是一种在云中存储非结构化数据的方法，从理论上讲，它使得以其原始格式存储几乎无限量的数据成为可能。在这种存储架构中，数据被作为对象进行管理，而传统的系统则将数据作为块或分层文件进行处理。对象存储可以在内部使用，但被认为很适合云，因为它很灵活，更容易扩展。使用案例包括备份和恢复、数据归档和合规性、大数据分析和云原生应用数据。
译者｜马卓奇 编辑｜Natalie AI 前线导读：下一代人工智能应用程序需要不断地与环境交互，并从这些交互中学习。这对系统的性能和灵活性提出了新的要求，而现有的机器学习计算框架大多无法满足这些要求。为此，UC Berkeley AMP 实验室开发了一个高性能分布式执行框架 Ray，并于近日在 Arxiv 上发表了相关论文：《Ray: A Distributed Framework for Emerging AI Applications》。 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”，（ID：ai-f
机器之心报道 编辑：泽南、小舟 Ray 被 OpenAI、亚马逊等科技公司用来开发大模型，是最近异军突起的框架。 最近一段时间，文本生成的人工智能在互联网上掀起了一阵风暴：ChatGPT 因为可以对人们能想到的几乎任何问题提供非常详细、近乎逼真的回答而受到追捧。大模型应用的出现让人们对于 AI 技术突破充满了信心，不过很少有人知道在其背后，一个分布式机器学习框架正为这场生成式 AI 革命提供动力。 分布式计算框架 Ray 来自 A16z 支持的初创公司 Anyscale，它是使 OpenAI 能够强化其训练
FIFO？还是FIFO IP核？这也需要写总结吗？太容易了吧。如果我是一个正在处于面试找工作中的年轻人，肯定关注的是如何手撕FIFO，这也是当时校招时候干过的事情。但是作为一个FPGA工程师，我们更常使用的是FIFO的IP核，或者必然使用的是FIFO IP核，简单快捷优化。使用FIFO IP核的时候，或者设计电路使用FIFO IP的时候，对于新手或者不是精通的情况下，个人建议一点是对自己定制的FIFO仿真一下（或者严格遵守数据手册），做到时序关系清晰后，再设计电路。注意：不要不屑于此！
企业数字化转型成为势不可挡的浪潮，尤其后疫情时代，各行各业都在积极数字化转型，谋求新的市场环境下的生存空间。据 Gartner 预测，2021 年中国 IT 支出将达到 3.09 万亿，相比 2020 年增长 7.7%。市场需求的不断升级，促使云基础设施服务市场快速响应。 经历以“设备”为中心的服务器阶段，以“资源”为中心的云化阶段，企业数字化转型进程如今来到以“应用”为中心的云原生化阶段。降低人力依赖度，提高资源运维效率，降低部署繁杂度，提高应用便捷度，以及更加智能和安全可信，成为“云原生 2.0”区别于
性能测试：是指在特定情况下测试系统如何执行的。资源的使用、可扩展性和可靠性也是性能测试的范畴。性能测试是性能工程的一个子集，主要发现软件架构以及设计导致的性能问题。
最方便的方法是编写一个子脚本来处理给定机器人或模型的行为。这是最方便的方式,因为子脚本直接附加到场景对象,他们会一起复制相关场景对象,他们不需要在任何外部工具中编译,他们可以在非线程或线程模式中运行,可以通过自定义扩展Lua函数或通过一个Lua扩展库。使用子脚本的另一个主要优点是:与本节中提到的最后3个方法(即使用常规API)相比，没有通信延迟，子脚本是应用程序主线程的一部分(固有的同步操作)。但是，编写脚本有几个缺点:不能选择编程语言，不能拥有最快的代码，并且除了Lua扩展库之外，不能直接访问外部函数库。
精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。学生通过“十分精英圈”线上平台，随时获取前沿技术资讯、沉淀科研收获与心得；通过“智学研讨会”及“智享交流会”等线下平台，积极参与海内外顶级学术会议及学术专家交流活动；通过“精英研学营”进阶平台，对话产业
但自从出现了V8和nodejs, js逐渐的在MVVM前端，移动端H5和后端上都焕发了第二春。微软针对脚本语言的类型不安全也创造发明了typescript，可见重视程度不一般，基于此还创造了很流行的vscode编辑器。不过ts它最终还是先编译成了js，只是写法上更规范和安全。 谷歌的V8引擎则更厉害，V8更加直接的将抽象语法树通过JIT技术转换成本地代码，放弃了在字节码阶段可以进行的一些性能优化，但保证了执行速度。源代码-→抽象语法树-→字节码-→JIT-→本地代码(V8引擎没有中间字节码)。
基于Matlab软件平台，采用双环控制策略设计的逆变源，利用Matlab-Simulink-SimPowerSystems的工具箱进行建模仿真，验证了本文所设计方案的可行性和有效性。
腾讯数字孪生产品充分整合RayData在可视化领域的专业产品技术、丰富行业积累与成熟交付实践，为数字孪生可视化再添新翼。
在分布式算法改进后，算法因为分布式情况，存在通信、等待、同步、异步等问题，导致算法的空间复杂度、时间复杂度，没有达到预想的情况，针对机器学习的单体算法和分布式算法的优化方法，本节就来介绍相关原理和实现方法
先从无人机产业讲起，无人机是个小众的话题，对于很多人来讲，无人机是一个航模加照相机，其实无人机是一个比想象中大很多的领域。2018年全球无人机销量是240亿美元/年，销量大大超出我国麻小市场或者电影票房市场。在一般人看来，无人机是大疆或是航模，但对于实际产业界来讲，无人机已经深入到生活的方方面面。无人机跟互联网是一样的，最开始先在军用领域诞生，实际上爆发是在民用领域。
这段时间，有幸聆听了几场大牛报告，一位是第四范式，目前工业界应用AI经验最丰富的之一，曾经在百度与吴恩达共同推进AI在工业界的落地；另一位来自学术界，新加坡国立大学的，最近刚拿到两个项目，合计一共1.5亿人民币。听智者说，强于读万卷书！今天结合他们的报告，在这里总结与大家一起分享，他们的报告实际上完美地解决了以上两个问题。
近年来，云计算发展势头突飞猛进，其快速发展的动力离不开背后的发展逻辑与规律，同时，也正是这些逻辑和规律，又将云计算产业推向了未来。那么，我们是否可以透过云计算发展的内在逻辑，一定程度地预测云计算未来发展的趋势？
我们常用的版本控制工具有SVN、Git用于团队协作与项目管理。Git 是一个开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。Git与SVN的最大不同就是Git是分布式而SVN是CS架构。 Git：每个人的都是一个版本库，相互之间不影响，如果你本地丢失了某个文件，其它人那里不受影响，每个人都是其它人的副本。 SVN：是一种CS架构的内容管理系统，需要大家一个Server端做为服务端，每个人的工作空间都是Server端的一个副本，如果服务端丢失文件，Client端则会受到影响。可以参考菜鸟教程给出的SVN与Git区别，见下图
原文：https://www.infoq.cn/article/principle-and-impleme-of-de-centering-system-in-serf
首先笔者是macbook电脑。鸿蒙开发建议使用官方推荐工具 HUAWEI DevEco Studio。
继 Spark 之后，UC Berkeley AMP 实验室又推出一重磅高性能AI计算引擎——Ray，号称支持每秒数百万次任务调度。那么它是怎么做到的呢？在试用之后，简单总结一下：
技术发展为时代带来变革，同时技术创新性对蜜罐产生推动力，通过借鉴不同技术思想、方法，与其它技术结合形成优势互补，如引入兵家作战思想的阵列蜜罐，结合生物保护色与警戒色概念的拟态蜜罐，利用人工智能、大数据等工具提高防护能力的蜜罐等，实验证实创新思想结合或技术优势集成后的系统具有较高的防御性能、诱骗能力。
CoppeliaSim V4.1.0（以前称为V-REP），是一种可扩展的机器人仿真工具包，每月下载量超过10万次。学生和大学等可以免费使用具有完整功能的CoppeliaSim，无需注册。
根据“十五"国防科技重点实验室一 “机载X XPD火控雷达性能开发与评估实验室"的建设需求。我所在的中国X集团公司X所电子対抗研究部组织了用于该实验室目标产生、信号干扰、欺骗等的“射频半实物仿真目标系统"的设计开发。该系统采用分布式联网试验，主要任务是试验机载雷达的各项技术指标，模拟较逼真的雷达信号环境 和其他电破信号环境，检查机载雷达工作性能、探测和跟踪精度及飞机综合火控系统性能。我担任了该软件系统负责人。 我成功的将软件产品线技术引入我部，复用构件库并対构件库按照产品系列进行改造，加强核心资源的形成，将系统模块化，复用构件的集成测试，使系统高效、高质量的圆满完成，并通过空军广州五所的第三方测评，得到了解放军总参装备部的认可与好评。但现在看来，如何在缺少通用的组装结构标准情况下减少开发风险，可重用性和可协调性等方面值得进一歩探究。
这就是空中骨骼系统的基本概念。它结合了多旋翼技术和机械臂的优点，创造出一种前所未有的飞行形态。
虽然CAE仿真分析软件的功能已经相当强大，但它并不涉及各个领域。未来的发展应该具备以下功能。
最早接觸的仿真軟件應該是Matlab，10多年前用過的版本是6.5和7.0，那是Matlab的安裝包還不到1GB。用作控制理論的仿真工具，和Matlab6.5同期的編程軟件是VC6.0，還時常想起神奇的MFC，皆成往事。這麼多年過去，最常用的通訊依然如故，以串口和socket爲主，I2C SPI CAN也經常用到。
作者介绍：2012年进入腾讯，负责腾讯云数据库平台（CDB）和腾讯云分布式存储平台（CBS）的运维工作，对数据库高可用、数据库调优、分布式存储运维等领域有丰富的经验。 记CBS一次动人心魄的数据保卫战 接触分布式存储已经有一年多的时间了，首次遇到存储侧三份数据都有异常的情况，三份数据异常意味着客户数据的丢失，这个对云存储来讲是致命的打击。为了保证数据的安全，CBS运维和开发的同学进行了持续两天一夜的数据保卫战，最终做到数据0丢失，那么CBS运维和开发的同学是如何通过紧密合作来扭转乾坤的？且听我慢慢道来：
嵌入式系统广泛地应用于消费电子、通信、汽车、国防、航空航天、工业控制、仪表、办公自动化等领域。
同步电路的速度是指同步系统时钟的速度，同步时钟愈快，电路处理数据的时间间隔越短，电路在单位时间内处理的数据量就愈大。假设Tco是触发器的输入数据被时钟打入到触发器到数据到达触发器输出端的延时时间(Tco=Tsetpup+Thold)；Tdelay是组合逻辑的延时；Tsetup是Ｄ触发器的建立时间。假设数据已被时钟打入D触发器，那么数据到达第一个触发器的Ｑ输出端需要的延时时间是Tco，经过组合逻辑的延时时间为Tdelay，然后到达第二个触发器的Ｄ端，要希望时钟能在第二个触发器再次被稳定地打入触发器，则时钟的延迟必须大于Tco＋Tdelay＋Tsetup，也就是说最小的时钟周期Tmin =Tco＋Tdelay＋Tsetup，即最快的时钟频率Fmax =1/Tmin。FPGA开发软件也是通过这种方法来计算系统最高运行速度Fmax。因为Tco和Tsetup是由具体的器件工艺决定的，故设计电路时只能改变组合逻辑的延迟时间Tdelay，所以说缩短触发器间组合逻辑的延时时间是提高同步电路速度的关键所在。由于一般同步电路都大于一级锁存，而要使电路稳定工作，时钟周期必须满足最大延时要求。故只有缩短最长延时路径，才能提高电路的工作频率。可以将较大的组合逻辑分解为较小的N块，通过适当的方法平均分配组合逻辑，然后在中间插入触发器，并和原触发器使用相同的时钟，就可以避免在两个触发器之间出现过大的延时，消除速度瓶颈，这样可以提高电路的工作频率。这就是所谓"流水线"技术的基本设计思想，即原设计速度受限部分用一个时钟周期实现，采用流水线技术插入触发器后，可用N个时钟周期实现，因此系统的工作速度可以加快，吞吐量加大。注意，流水线设计会在原数据通路上加入延时，另外硬件面积也会稍有增加。
近年来，数字孪生(DigitalTwin,DT)成为智能制造、工业互联网等领域的研究热点。
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