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Autoware :一个开源的自动驾驶系统

Autoware 基于机器人操作系统 (ROS) 构建,可在各种车辆和应用中实现自动驾驶的商业部署。

Autoware 的主要功能和特点:

1、模块化架构:Autoware 包含自动驾驶所需的所有功能(如感知、定位、规划、控制),并采用模块化架构,具有清晰定义的接口和 API。
2、可扩展性:Autoware 的开源软件设计用于跨广泛的自动应用程序的可扩展性,并通过应用最佳实践和标准来实现现实世界部署中的高质量和安全性。
3、不断进化:Autoware 持续发展,提供更多功能,以实现从路边到路边的 L4 级自动驾驶。
4、多种应用场景:包括密集城市区域、高速公路和最终服务目的地的整合,提供完整的自动驾驶体验。

Autoware 的应用场景:

人员运输:使用公交车和班车的人员移动功能在 Autoware v3.0 中得到开发和支持。

货物运输和自动赛车:在 Autoware v2.0 中开发并支持货物运输功能(Autoware 也用于自动赛车比赛)。

自动代客泊车(AVP):在 Autoware v1.0 中开发并支持自动代客泊车功能。

Autoware已被超过500加企业使用,并在20多个国家地区的30多种车辆上运行。

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Supabase 是一个开源的 Firebase 替代品,提供了一系列的后端功能,让你可以更快地构建产品。主要特点有:

数据库:Supabase 使用 PostgreSQL 作为数据库,支持 SQL 和 RESTful API 访问。
认证:Supabase 提供了一个完整的认证系统,支持邮箱、手机号、第三方服务等多种登录方式。
实时订阅:Supabase 允许你通过 WebSocket 实现实时数据同步,无需编写额外的代码。
存储:Supabase 提供了一个对象存储服务,可以方便地上传、下载和管理文件。
边缘函数:Supabase 支持在边缘节点上运行 JavaScript 函数,可以用来处理请求或触发事件。
Supabase 有一个免费套餐,可以让你创建最多三个项目,并享受一定的资源限额。如果你需要更多的项目或资源,你可以选择按需付费或者预付费的套餐。

Supabase 与 Firebase 的比较
Supabase 和 Firebase 有一些相似之处,也有一些不同之处。以下是一些主要的比较点:

数据库:Supabase 使用 PostgreSQL,而 Firebase 使用 NoSQL 数据库。
认证:Supabase 提供了更多的登录方式和角色管理,而 Firebase 则提供了更多的身份验证选项和密码重置功能。
实时订阅:Supabase 使用 WebSocket 实现实时数据同步,而 Firebase 使用实时数据库和 Cloud Functions。
存储:Supabase 提供了对象存储服务,而 Firebase 则提供了实时数据库和云存储。
边缘函数:Supabase 支持在边缘节点上运行 JavaScript 函数,而 Firebase 则提供了云函数。

Supabase的auth服务几乎有所有的鉴权的特性, API 同时非常简单,同时还有很多集成的实例代码。提供了比较高级的权限管理以及一套 React 的前端组件,可以进行简单的定制化。
discuit:一个 Reddit 社区的开源替代品 | #替代品

后端用Go构建,前端是React应用程序; MariaDB 用作主要数据存储,Redis 用于临时数据(会话、缓存等)。
Pika Labs 推出视频生成模型 Pika 1.0

Pika 1.0 整体是个重大产品升级,包括一个新的 AI 模型,能够生成和编辑 3D 动画、动漫、卡通和电影等各种风格的视频。允许用户上传自己的视频来局部编辑与重构场景,比如为画面中的人物更换衣物,为视频中的猩猩佩戴不同款式的墨镜。目前已开始候补名单申请。

Pika

投稿:@TNSubmbot
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技术博客:樱白 | blog

作者是QQ飞车手游项目组,游戏前端开发人员。目前正在更新长篇《现代游戏引擎》系列博文。
伯克希尔-哈撒韦称副主席查理·芒格已经去世

当地时间周二(11月28日),伯克希尔-哈撒韦在其子公司美国商业资讯网站上发布声明,副主席查理·芒格(Charlie Munger)的家人几分钟前告知公司,查理·芒格于当天早上在加州的一家医院中安详去世。 (财联社)

投稿:@TNSubmbot
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Stable Diffusion web UI with DirectML:基于Gradio库的Stable Diffusion的浏览器界面,提供了各种功能,包括文本到图像、图像到图像模式、生成高分辨率图像等
来自旧美术,说是1963年出版,主要针对农村普及常识,这封面设计,美观、大方、直白。 source
用语言对齐多模态信息,北大腾讯等提出LanguageBind,刷新多个榜单-机器之心

北京大学与腾讯等机构的研究者们提出了多模态对齐框架 ——LanguageBind。该框架在视频、音频、文本、深度图和热图像等五种不同模态的下游任务中取得了卓越的性能,刷榜多项评估榜单,这标志着多模态学习领域向着「大一统」理念迈进了重要一步。

via 机器之心 文中所提及项目

投稿:@ZaiHuaBot
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