极光切公有云之结赢伙伴iOS通信
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/Volumes/Samsung/Home/Applications/Google\ Chrome.app/Contents/MacOS/Google\ Chrome --proxy-server=127.0.0.1:7897 https://www.perplexity.ai
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每个人都会创造知识和积累出经验,没有渠道展示,变成收入
用 AI 来处理创造的知识,积累出的经验,并输出 展示,变成收入;
Trigger.dev 是一个开源平台,旨在为应用程序创建和管理长期运行的后台任务,特别是那些使用 JavaScript 和 TypeScript 构建的应用。它使开发人员能够在不受传统无服务器环境限制(如超时)的情况下运行任务,非常适合需要大量处理或 API 交互的应用。
**** 长期运行的任务
无超时限制:与许多无服务器平台施加严格执行限制不同,Trigger.dev 允许任务无限期运行,这对于复杂操作至关重要。
指数退避重试:系统会自动以逐渐增加的延迟重试失败的任务,从而提高可靠性。
**** 可扩展性和管理
无需管理基础设施:开发人员可以专注于编写代码,而无需担心服务器管理。Trigger.dev 自动处理部署和扩展。
按需付费定价:用户仅为任务执行期间消耗的资源付费,使其具有成本效益。
**** 可观察性和调试
全面可观察性:用户可以通过详细日志和跟踪视图监控任务执行情况,包括高级过滤选项以快速识别问题。
自定义警报:可以通过电子邮件、Slack 或 Webhook 设置任务失败或其他重要事件的通知。
要开始使用 Trigger.dev,请按照以下步骤操作:
创建账户:在 Trigger.dev 网站上注册以访问该平台。
初始化项目:使用 CLI 工具在本地环境中设置新项目。命令 npx trigger.dev@latest init
将初始化项目结构。
编写任务:使用提供的 SDK 在代码库中定义任务。例如:
import { task } from "@trigger.dev/sdk/v3";
export const helloWorld = task({
id: "hello-world",
run: async (payload) => {
console.log(payload.message);
},
});
部署任务:编写完任务后,使用命令 npx trigger.dev@latest deploy
部署它们。该命令将代码上传到 Trigger.dev 云或您自托管的实例。
监控和调试:利用仪表板监控任务运行情况,并排查出现的任何问题。
Trigger.dev 特别适合需要以下功能的应用:
API 集成:无缝集成各种 API,而不必担心超时问题。
定时作业:设置类似 cron 的作业,在指定时间间隔内执行。
事件驱 动工作流:根据来自外部系统(例如 Webhook)的事件执行任务。
Trigger.dev 拥有一个活跃的社区,开发人员可以分享项目、寻求帮助并为平台做出贡献。文档提供了关于编写任务、部署以及与其他服务集成的广泛指南。此外,GitHub 上还提供了示例项目,以帮助您快速入门。
总之,Trigger.dev 为现代 web 应用程序中的后台作业管理提供了强大的解决方案,特别适合希望利用 Node.js 环境而不受传统无服务器架构限制的开发人员。
Featurebase 是一个多功能平台,主要用于收集、组织和分析用户反馈,以帮助产品团队做出更好的产品决策。它为快速增长的初创公司提供了一个集中的工具,旨在简化反馈收集和特性管理过程。
反馈收集:Featurebase 允许用户创建互动反馈门户或在其应用中嵌入小部件,从而轻松捕获用户反馈。
特性优先级与规划:通过分析用户需求,帮助团队明确下一步要构建的功能。
发布更新:通过持续的更新和变更日志,提升新功能的认知度,确保用户了解最新的产品改进。
AI 辅助功能:利用人工智能检测重复反馈,自动合并相似请求,简化管理流程。
集成现有工具:Featurebase 可以与 Intercom、Linear、Slack 等工具无缝集成,以便在一个地方组织用户反馈及其上下文。
Featurebase 特别适合以下情况:
产品开发:帮助产品经理和开发团队有效管理产品特性生命周期,从构思到维护、版本控制和退役。
用户社区建设:为用户提供一个反馈社区,让他们能够提出建议并对功能请求进行投票。
数据驱动决策:通过实时分析用户反馈,支持数据驱动的产品决策。
Featurebase 是一个强大的工具,适合希望提高用户参与度并优化产品开发流程的团队。它提供了简单直观的界面,使得收集和管理反馈变得轻松高效。
数据包大小
指令位数
数据位数
校验
写回去
写个告示
要基于Chromium开发自己的浏览器,您可以遵循以下步骤。这些步骤涵盖了从设置开发环境到构建和自定义浏览器的各个方面。
在开始之前,您需要安装一些必要的工具和库:
使用以下命令克隆Chromium源代码:
# 安装depot_tools
git clone https://chromium.googlesource.com/chromium/tools/depot_tools.git
export PATH="$PATH:/path/to/depot_tools"
# 创建一个目录并进入
mkdir chromium && cd chromium
# 获取源代码
fetch --nohooks chromium
cd src
# 同步依赖项
gclient sync
在源代码目录中,使用以下命令编译Chromium:
# 生成构建文件
gn gen out/Default
# 编译
ninja -C out/Default chrome
编译完成后,您将在 out/Default
目录中 找到可执行的Chrome浏览器。
您可以根据需要修改Chromium的源代码。以下是一些常见的自定义选项:
例如,您可以在 chrome/browser/ui
目录中找到与用户界面相关的文件。您可以修改这些文件以添加新的按钮或功能。
在开发过程中,您可以使用以下命令启动您的自定义浏览器并进行调试:
out/Default/chrome --user-data-dir=/path/to/user/data --no-sandbox
使用 --user-data-dir
参数指定用户数据目录,以便测试时不会影响现有的Chrome配置。
一旦您完成了自定义和测试,可以打包您的浏览器以供分发。使用以下命令创建可发布的版本:
gn gen out/Release --args='is_debug=false'
ninja -C out/Release chrome
这将在 out/Release
目录中生成可发布的Chrome浏览器版本。
基于Chromium开发自己的浏览器涉及设置开发环境、获取和编译源代码、进行自定义以及测试和打包。通过这些步骤,您可以创建一个符合自己需求的浏览器,并根据需要不断扩展其功能。确保参考Chromium的官方文档,以获取更多详细信息和最新更新。
要将Chromium打包成iOS应用程序,您需要遵循一系列步骤。这些步骤包括设置开发环境、获取Chromium源代码、编译为iOS应用以及进行必要的配置和测试。以下是详细的步骤:
确保您已安装Xcode并配置了命令行工具。在终端中运行以下命令以确认:
xcode-select --install
使用以下命令获取Chromium源代码:
# 安装depot_tools
git clone https://chromium.googlesource.com/chromium/tools/depot_tools.git
export PATH="$PATH:/path/to/depot_tools"
# 创建一个目录并进入
mkdir chromium && cd chromium
# 获取源代码
fetch --nohooks ios
cd src
# 同步依赖项
gclient sync
在Chromium源代码目录中,使用以下命令编译Chromium为iOS应用:
# 生成构建文件
gn gen out/Default --args='target_os="ios" is_debug=false'
# 编译
ninja -C out/Default chrome_ios
这将生成一个iOS应用程序,通常位于 out/Default/
目录中。
如果您想自定义浏览器的外观或功能,可以在 chrome/browser
和 chrome/app
目录中找到相关代码。您可以修改用户界面、添加功能等。
确保在 Info.plist
文件中添加必要的权限,例如访问互联网的权限:
<key>NSAppTransportSecurity</key>
<dict>
<key>NSAllowsArbitraryLoads</key>
<true/>
</dict>
将生成的iOS应用程序加载到Xcode中进行测试。打开Xcode,选择项目文件,然后选择您的目标设备进行构建和运行。
在Xcode中,您可以使用调试工具来检查应用程序的性能和功能。确保没有错误并且所有功能正常运行。
一旦您完成了所有自定义和测试,可以准备发布iOS应用程序。确保进行适当的签名和优化,以便在App Store上发布。
使用Xcode的“归档”功能来创建可发布的版本,并确保使用正确的证书进行签名。
通过以上步骤,您可以将Chromium打包成一个iOS应用程序。这个过程涉及设置开发环境、获取和编译源代码、进行自定义以及测试和发布。确保根据您的需求进行适当的修改,并参考Chromium的官方文档以获取更多详细信息和最新更新。
npm install wechat-mp-automation -g
这些工具可以根据具体需求选择使用,帮助实现微信公众号内容的自动获取和发布,提高工作效率。
import com.fazecast.jSerialComm.SerialPort;
public class MDBSlave {
private SerialPort serialPort;
private static final int ACK = 0x00;
private static final int NAK = 0xFF;
private static final int RET = 0xAA;
public MDBSlave(String portName) {
serialPort = SerialPort.getCommPort(portName);
serialPort.setComPortParameters(9600, 8, 1, 0); // 设置波特率、数据位、停止位和校验位
serialPort.openPort();
}
public void listen() {
byte[] readBuffer = new byte[256];
while (true) {
if (serialPort.bytesAvailable() > 0) {
int numRead = serialPort.readBytes(readBuffer, readBuffer.length);
parseData(readBuffer, numRead);
}
}
}
private void parseData(byte[] data, int length) {
int command = data[0]; // 假设第一个字节是命令字节
switch (command) {
case 0x00: // RESET
handleReset();
break;
case 0x01: // SETUP
handleSetup(data);
break;
case 0x02: // POLL
handlePoll();
break;
// 添加其他命令处理...
default:
sendNAK();
break;
}
}
private void handleReset() {
// 执行复位操作
sendACK();
}
private void handleSetup(byte[] data) {
// 解析设置数据
sendACK();
}
private void handlePoll() {
// 响应轮询请求
sendACK();
}
private void sendACK() {
byte[] response = {ACK};
serialPort.writeBytes(response, response.length);
}
private void sendNAK() {
byte[] response = {NAK};
serialPort.writeBytes(response, response.length);
}
public static void main(String[] args) {
MDBSlave mdbSlave = new MDBSlave("COM3"); // 替换为实际的串口
mdbSlave.listen();
}
}
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赛博汽车_·_2024-11-06 03:10
“华元魔遥遥领先”。
元戎启行
C轮广东省_2019-02_
L4级自动驾驶科技服务商
36氪报道汽车出行高新技术企业
我要联系
传言终会成真。
11月5日,元戎启行举行C1轮融资发布会,正式对外官宣:获1亿美元(约合人民币7.1亿元)融资。至此,元戎启行已完成6轮融资,累计融资金额超5亿美元。
不过,关于此次资金来源,元戎启行并未明说,只是表示来自国内头部主机厂。而这,也应该是国内今年智驾供应商单笔融资最大金额。
“很多人在说,这轮融资不仅仅是元戎启行获得了一个起点,对行业来说影响都比较大。”元戎启行CEO周光坦言,“过去两年自动驾驶整体募资都挺难的,基本都是政府救济性质融资,我们这个融资可能对于对于整个自动驾驶行业都有一定的意义。”
元戎启行最新进展
随后,他分享了元戎启行最新成绩单:目前已量产车型接近2万台;预计2024年底,至少会有三款搭载元戎启行智驾系统车辆进入市场;在接触量产项目已超过10个,包括smart 精灵5,涵盖SUV、MPV、越野等各种车型。
之所以车企会选择元戎启行,周光认为,是因为元戎启行的tech vision(技术愿景),在过去几年中已被行业证实。即,多次成功预测了智能驾驶的技术路径演进,并率先向“无图”“端到端”方向转型。
整个发布会氛围非常的随性、自由,看得出来周光最近状态不错。他甚至表示,在城市高阶市场的多个场景测试中,元戎启行和M厂、H厂已经遥遥领先。
“未来5年,是智能驾驶的主战场”。周光称,元戎启行不仅要加快量产上车速度,还要布局Robotaxi、出海等业务。
万事开头难。
尽管早在2023年3月,元戎启行就推出国内首款不依赖高精度地图、可实现全域点到点功能的高阶智能驾驶解决方案DeepRoute-Driver 3.0。
但如何让主机厂相信方案是真“无图”且可用,元戎启行也花了不少心思。其中,使用最多的方法是“板车试验”。
元戎启行用“板车试验”打动主机厂
“我们去年推广‘无图’时很多人不信,某主机厂说某友商称元戎启行一定是有图的、是假的。”于是,周光便让客户指定地点,由板车拉着测试车,到地方后立刻开跑,场景覆盖县城、小巷子、内部道路等。终于,打动了主机厂。
真无图的背后,还有端到端技术的支持。
DeepRoute-Driver 3.0发布的同时,元戎启行已经在进行端到端模型研发。
今年北京车展上,元戎启行对外展示了其高阶智驾平台DeepRoute IO,以及首款基于DeepRoute IO的解决方案,该方案采用NVIDIA DRIVE Orin系统级芯片,200+TOPS算力,1颗固态激光激光雷达,11颗摄像头,即为端到端方案。
目前,该方案已经量产上车。
“端到端更多时候讲的是系统的上限,我们有非常类人驾驶体验的同时,系统安全也做得很好,我们在测试场测试,AEB白天、夜间,亦或者雨天、雾天都做得非常好”。周光指出,端到端,AI能力是元戎启行在市场上的立命之本,但主动安全也一定不能差。
元戎启行与多家方案商智驾测试表现
元戎启行选择了一些场景进行测试对比,比如大车避让、Cutin避让等。周光称,元戎与H厂和M厂都是遥遥领先。“可能跟在网上的知名度或者热度不一致,但这是实测数据,我相信做更多次、更长时间的测试也不会差太多,基本也是前三家断层式领先。”
不过,在周光看来,元戎启行的智驾方案与其他友商合作不同,更倾向于跟车企进行深度合作,会跟精选车型进行深度合作,同时也会根据客户需求进 行深度定制,帮助客户转型。
他介绍,元戎启行第一款车量产仅花了8个月,第二个至三个项目完成时间为5个月,预计今年底会有第二辆车面向市场,后续新车型适配时间会缩短到3至4个月。
元戎启行量产落地速度不断加快
目前,元戎启行在接触量产项目已超过10个。周光指出,截至目前,元戎启行团队大概有800人。“整个量产过程是提速的。AI模型、架构可以理解为我们公司的foundation model(基础模型),接下来就是不断适应到其他车上。”
在落地过程中,每个项目SOP的时间也不一样。周光认为,公司完全可以合理错开,保证每个项目都有好的体验。
首战告捷,又拿到新一笔融资,元戎启行下一步如何规划?周光也给出了答案。
“未来5年,是智能驾驶的是主战场,也是元戎启行的冲刺场”。周光称,C轮融资后,企业会进行全面升级。
首先是进一步加快端到端2.0的研发。
“我们元戎启行从来不会去争一段式、两段式,其实整个都是端到端1.0。”周光指出,之所以不做争论,是因为企业已经投入运营精力到下一站VLA模型,即2.0端对端。
他举例称,VLM(Vision Language Action Model,视觉语言动作模型)就像是一个新手司机旁边坐着一个教练,驾驶肯定比新手好。而元戎的VLA就像是教练本人在帮你开,是真的老司机。
VLA和VLM路线对比
VLA模型显然需要更多的算力,因此,元戎启行会基于英伟达Thor芯片进行研发。
但同时,周光也强调,“算力跟车队数量、数据对性能很关键,但建立前提是算法得上。端到端和VLA对算力要求确实很大,但并没有语言大模型那么大。不是8张卡、100张卡可以搞的。但首先我们已经投入了不少钱在卡上,有几千张卡;其次阿里也是我们的股东,在算力紧缺时也可以跟股东寻求帮助。”
其次是开始部署Robotaxi。
今年百人会上,周光曾对L4进行了抨击。他表示“过去我们是L4公司,在2022年决定不搞L4了,搞一个地图,画个图出来跑,这就是扯,没有任何商业模式。”
这曾让他深陷舆论漩涡。
此次发布会上,他解释称:“半年前我说过L4是有问题的,被很多人误解为元戎启行说Robotaxi的问题。其实L4和Robotaxi是两个东西。”
他认为,Robotaxi是一个商业化的过程,是指用机器人去开车,没有任何技术的define(定义),只是一个商业模式。L4是一个技术路径,是指采用模块化的、采用高精度地图画个圈去跑车。“我当时说的是L4是可以被质疑的”。
在周光看来,特斯拉最近发布的基于AI数据驱动大模型的自动驾驶会成为Robotaxi非常高潜力的成功者,而不是基于规则的、基于模块化的。
元戎启行要用VLA模型支撑量产和Robotaxi
“用正确的技术线路做商业化,这个才合乎情理。元戎启行采用这套AI Driven的基于端到端的2.0架构,可以在Robotaxi上取得很好的效果。”周光称,元戎启行会基于量产车去拓展Robotaxi的业务,合作模式是开放的,会与网约车平台合作,帮助其做Robotaxi的同时,也能反哺元戎启行的核心技术。
第三则是出海。
“目前中国在新能源上领先,我们想跟着国家策略出海。预计会拓展在欧洲、日韩的业务。”周光认为,由于元戎启行系统是天然不搭载地图的,也没有打补丁,所以技术落地会很快。“我们也会参加明年的日本车展”。
从技术到产品,再到出海,周光对于元戎启行有着大规划。
成立于2019年的元戎启行,在成立之初想要做的是一家自动驾驶公司,并且一度备受资本市场宠爱。
特别是2021年9月,在拿到阿里巴巴领投的3亿美元融资后,元戎启行快速以超过10亿美元的估值,成为中国继小马智行、文远知行、Momenta等公司后的又一家自动驾驶独角兽。
但彼时,由于L4长尾场景始终得不到解决,更无法实现盈利,一大批自动驾驶公司进行业务转型,或者说“降维”。
一部分是场景降维,从Robotaxi转而去做干线物流、无人配送等相对简单些的赛道;一部分则是技术降维,把业务重点从L4转至L2。
元戎启行选择了后者,2022年开启了对L2的研发。
此时Momenta、华为等在智驾领域已经小有成果。作为后来者,元戎启行必须极致跟紧最新技术方向:先是无图,后有端到端。
如今来看,显然,它“赌”对了。
尽管元戎启行一直未透露投资者是谁,但外界基本认定:长城汽车。元戎启行方案首款量产车型即为长城汽车旗下魏牌蓝山智驾版。
在此之前,长城汽车旗下智驾方案基本交给的都是其内部孵化出的子公司毫末智行,长城旗下魏牌,坦克300、坦克500、坦克700、哈弗神兽、哈弗猛龙、山海炮,欧拉闪电猫、欧拉芭蕾猫等20余款车型,搭载毫末智能驾驶方案。
长城汽车旗下搭载毫末智行智驾产品车型
由于毫末智行未能及时实现城市智驾交付,元戎启行得以“虎口夺食”,抓住了机会。
不过,除了元戎启行,有消息称,Momenta也获长城端到端方案的一个车型定点。同时,有接近长城汽车人士告诉《赛博汽车》,至少从去年开始,大疆旗下智驾公司卓驭科技的纯视觉方案已经在魏牌车型上进行测试,目前依然在密集尝试中。
对此,周光表示理解。他认为,每家公司都要为自己的安全去考虑。“车企只选择一对一也不够安全,但每个车企可能就选择2家,最多3家。因为合作是很紧密的,不是轮胎买过来就能换。同时,智驾也代表公司的品牌,太多家不太容易形成品牌形象”。
作为创业公司,产品不断落地的同时,自然也会被问到上市问题。对此,周光表示,资本会按照自己的节奏规划。“元戎启行的目标是希望能够做出物理世界通用人工智能。IPO、包括融资,都是为了实现目标的过程,对有益的我们就会去做”。