linux wlan0 ip失效,wlan0无法识别

安装systemd 197后,对于现有安装,不会自动生效,需手动启用。新安装会默认启用新的网络设备命名规则。若要禁用,可创建一个规则文件进行屏蔽或提供自己的udev规则。详细步骤包括移除dummy文件或创建预设命名规则文件。

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该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼

Since 197 was just tagged and there still seems to be some confusion,here's an FAQ:*** What happens after installing systemd 197?

For existing installs: Nothing happens, and this is strictly opt-in.A post_upgrade() message will mention the feature and add a dummy filecalled /etc/udev/rules.d/80-net-name-slot.rules to mask the new rulewhich performs the renaming.

If you wish to opt-in, remove this dummyfile. Next reboot, the rule will take effect.For new installs: You are opted-in to this change. The post_install()will do nothing to mask the rule.

If you wish to opt out, you can do 1of 2 things:

1) mask the rule: ln -s /dev/null /etc/udev/rules.d/80-net-name-slot.rules

2) provide your own udev rule that applies a NAME to the interface. As long as this rule is ordered lexically before 80-net-name-slot.rules, then the upstream rule will have no effect. For example, providing a file called 70-net-naming.rules will trump 80-net-name-slot.rules.

### 端到端自动驾驶大模型中的“端到端”概念解释 #### 定义特点 在自动驾驶领域,“端到端”的核心在于将传感器数据直接映射至车辆控制指令,形成一个完整的闭环系统。这种架构允许从原始输入(如摄像头图像、雷达信号等)直接生成最终输出(转向角度、加速度等),而无需显式的中间表示或分阶段处理[^1]。 #### 结构优势 相比于传统模块化设计方法,“端到端”方式具有显著的优势: - **简化流程**:减少了多个独立组件之间的复杂交互; - **全局优化**:可以在整个系统层面进行联合调优,而不是针对单个部分分别调整; - **增强鲁棒性**:通过学习整体行为模式而非孤立特征,提高了应对未知情况的能力[^2]。 然而值得注意的是,“端到端”并不意味着必须依赖大规模预训练模型。“端到端”更多是指结构上保持梯度传导的一致性支持全局范围内的最优化求解路径。 #### 应用实例 具体来说,在实际应用中,“端到端”框架能够实现实时环境感知、场景理解行动预测等功能于一体。例如,最新提出的UniAD就是一个典型的例子,它不仅涵盖了从视觉信息获取到决策制定全过程,而且还特别强调了对周围物体位置关系的理解以及对未来行驶路线的推测能力。 ```python def end_to_end_autonomous_driving(input_data): """ Simulate an end-to-end autonomous driving model. Args: input_data (list): Raw sensor inputs like camera images, LiDAR points etc. Returns: tuple: Control commands including steering angle and acceleration value. """ perception_output = perceive_environment(input_data) scene_description = describe_scene(perception_output) future_actions = predict_future(scene_description) return generate_control_commands(future_actions) if __name__ == "__main__": raw_sensors_input = ["camera_image", "lidar_points"] control_signals = end_to_end_autonomous_driving(raw_sensors_input) print(control_signals) ```
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