Was bedeutet End-to-End?
End-to-End bezieht sich auf „Netzwerkverbindung“. Damit ein Netzwerk kommunizieren kann, muss eine Verbindung hergestellt werden. Unabhängig davon, wie weit entfernt oder wie viele Maschinen dazwischen liegen, muss eine Verbindung zwischen den beiden Enden hergestellt werden -Endverbindung, das heißt, die End-to-End-Verbindung ist eine logische Verbindung.
Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 7-System, Dell G3-Computer.
End-to-End ist die Netzwerkverbindung.
Damit das Netzwerk kommunizieren kann, muss eine Verbindung hergestellt werden. Egal wie weit entfernt oder wie viele Maschinen sich in der Mitte befinden, es muss eine Verbindung zwischen den beiden Enden (Quelle und Ziel) hergestellt werden Man spricht von einer End-to-End-Verbindung, das heißt, End-to-End ist eine logische Verbindung. Dieser Pfad kann über eine sehr komplexe physische Route verlaufen, aber den Hosts an beiden Enden ist das egal und sie denken nur, dass es dort ist Ist die Verbindung an beiden Enden abgeschlossen, wird die Verbindung freigegeben und die physische Leitung kann erneut für den Verbindungsaufbau verwendet werden. TCP ist ein spezielles Protokoll, das zum Aufbau dieser End-to-End-Verbindung verwendet wird, ebenso wie SPX.
Die End-to-End-Position in OSI
End-to-End ist die Transportschicht. Wenn Sie beispielsweise Daten von A nach E übertragen möchten, können diese über A → B → C übertragen werden →D→E. Für die Transportschicht kennt er beispielsweise nicht die Existenz von b, c und d. Er denkt nur, dass meine Nachrichtendaten direkt von a nach e gehen.
Kurz gesagt, End-to-End besteht aus unzähligen Punkt-zu-Punkt-Implementierungen.
End-to-End-Prozess
„Ende“ bezieht sich auf die Eingabe- oder Ausgabepunkte außerhalb des Unternehmens. Zu diesen externen Ausgabe- oder Eingabepunkten gehören Kunden, Märkte, externe Regierungen oder Institutionen sowie Stakeholder des Unternehmens.
„End-to-End-Prozess“ bezieht sich auf eine Reihe kohärenter und geordneter Kombinationen von Aktivitäten mit Kunden, Märkten, externen Regierungen oder Institutionen und Unternehmensinteressengruppen als Input- oder Output-Punkten.
Der End-to-End-Prozess beginnt am Ende der Kundennachfrage und endet am Ende der Kundennachfrage, wodurch End-to-End-Dienste bereitgestellt werden. Das Input-Ende des End-to-End-Prozesses ist der Markt und das Output-Ende auch der Markt. Dieser End-to-End-Prozess muss sehr schnell und effizient sein, ohne Stauseen oder Drei-Schluchten in der Mitte, und der Prozess muss reibungslos ablaufen. Wenn ein solch schneller Service erreicht wird, werden die Arbeitskosten, die Finanzkosten und die Verwaltungskosten gesenkt, was bedeutet, dass die Betriebskosten gesenkt werden. Tatsächlich besteht eine End-to-End-Reform darin, das einfachste und wissenschaftlichste interne Managementsystem zu reformieren, um das effizienteste Team zu bilden.
Der End-to-End-Prozess verbindet nicht nur zwei benachbarte Abteilungen, sondern mehrere Abteilungen, was den gesamten geschlossenen Kreislauf (Geschäftszyklus) eines bestimmten Unternehmens darstellt. Dieser End-to-End-Prozess beginnt mit der Analyse der Kundenbedürfnisse und endet mit dem Sammeln von Kundenfeedback. Er durchläuft mehrere Phasen wie Konzepterstellung, Marktforschung, Anwendungsentwicklung, Produktimplementierung, Markttests, Verkaufsförderung und Leistungsbewertung die Marketingabteilung, die Forschungs- und Entwicklungsabteilung, die Einkaufsabteilung, die Produktionsabteilung und mehrere andere Abteilungen. Darüber hinaus umfasst dieser End-to-End-Prozess tatsächlich Teilprozesse wie den Marketingprozess und den Einkaufsprozess.
Inländische Unternehmen mit einem relativ hohen Maß an Prozessmanagement haben End-to-End-Prozesse entwickelt, wie den integrierten Produktentwicklungsprozess (IPD) von Huawei, den integrierten Lieferkettenprozess (ISC) und den „Von der Bestellung bis zum Bargeld“-Prozess von Shanghai Bell-Alcatel. Diese Prozesse unterscheiden sich von den detaillierten Prozessen innerhalb einer Unternehmensabteilung oder zwischen benachbarten Abteilungen.
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End-to-End bezieht sich auf „Netzwerkkonnektivität“. Damit ein Netzwerk kommunizieren kann, muss eine Verbindung hergestellt werden, egal wie weit entfernt oder wie viele Maschinen dazwischen sind. Sobald die Verbindung hergestellt ist, spricht man von einer End-to-Verbindung -Endverbindung, das heißt, die End-to-End-Verbindung ist eine logische Verbindung.

Im vergangenen Monat hatte ich aus bekannten Gründen einen sehr intensiven Austausch mit verschiedenen Lehrern und Mitschülern der Branche. Ein unvermeidliches Thema im Austausch ist natürlich End-to-End und der beliebte Tesla FSDV12. Ich möchte diese Gelegenheit nutzen, einige meiner aktuellen Gedanken und Meinungen als Referenz und Diskussion darzulegen. Wie definiert man ein durchgängiges autonomes Fahrsystem und welche Probleme sollten voraussichtlich durchgängig gelöst werden? Gemäß der traditionellsten Definition bezieht sich ein End-to-End-System auf ein System, das Rohinformationen von Sensoren eingibt und für die Aufgabe relevante Variablen direkt ausgibt. Bei der Bilderkennung kann CNN beispielsweise als End-to-End bezeichnet werden, verglichen mit der herkömmlichen Methode zum Extrahieren von Merkmalen + Klassifizieren. Bei autonomen Fahraufgaben werden Eingabedaten verschiedener Sensoren (Kamera/LiDAR) benötigt

Vorab geschrieben und Ausgangspunkt Das End-to-End-Paradigma verwendet ein einheitliches Framework, um Multitasking in autonomen Fahrsystemen zu erreichen. Trotz der Einfachheit und Klarheit dieses Paradigmas bleibt die Leistung von End-to-End-Methoden für das autonome Fahren bei Teilaufgaben immer noch weit hinter Methoden für einzelne Aufgaben zurück. Gleichzeitig erschweren die in früheren End-to-End-Methoden weit verbreiteten Funktionen der dichten Vogelperspektive (BEV) die Skalierung auf mehr Modalitäten oder Aufgaben. Hier wird ein Sparse-Search-zentriertes End-to-End-Paradigma für autonomes Fahren (SparseAD) vorgeschlagen, bei dem die Sparse-Suche das gesamte Fahrszenario, einschließlich Raum, Zeit und Aufgaben, ohne dichte BEV-Darstellung vollständig abbildet. Insbesondere ist eine einheitliche, spärliche Architektur für die Aufgabenerkennung einschließlich Erkennung, Verfolgung und Online-Zuordnung konzipiert. Zudem schwer

Nicht jeder kann verstehen, dass der Tesla V12 in Nordamerika in großem Umfang eingeführt wurde und aufgrund seiner hervorragenden Leistung bei immer mehr Nutzern Anerkennung findet. Auch das durchgängige autonome Fahren ist die technische Richtung, die allen am meisten am Herzen liegt rund um die Branche des autonomen Fahrens. Kürzlich hatte ich die Gelegenheit, mich mit erstklassigen Ingenieuren, Produktmanagern, Investoren und Medienleuten aus vielen Branchen auszutauschen. Ich habe festgestellt, dass jeder sehr an einem durchgängigen autonomen Fahren interessiert ist, aber in einigen Fällen sogar Grundverständnis des durchgängigen autonomen Fahrens. Es gibt immer noch solche Missverständnisse. Als jemand, der das Glück hatte, die Stadtfunktion mit und ohne Bilder inländischer First-Tier-Marken sowie die beiden Versionen von FSD V11 und V12 zu erleben, möchte ich hier auf der Grundlage von ein paar Dingen besprechen Mein beruflicher Hintergrund und die Verfolgung der Fortschritte von Tesla FSD im Laufe der Jahre.

Titel: DECO: Query-BasedEnd-to-EndObjectDetectionwithConvNets Papier: https://arxiv.org/pdf/2312.13735.pdf Quellcode: https://github.com/xinghaochen/DECO Originaltext: https://zhuanlan.zhihu .com /p/686011746@王云河 Einführung Nach der Einführung von DetectionTransformer (DETR) gab es einen Aufschwung im Bereich der Zielerkennung. Viele nachfolgende Studien haben den ursprünglichen DETR in Bezug auf Genauigkeit und Geschwindigkeit verbessert.

Apple hat in iOS 16.2 eine große Sicherheitsverbesserung eingeführt und bringt die lang erwartete vollständige Verschlüsselung für iMessage, iPhone Backup und acht weitere Apps/Kategorien in iCloud. Als Teil des Prozesses müssen Sie Wiederherstellungskontakte/-schlüssel einrichten – hier erfahren Sie, wie Sie die iPhone-End-to-End-Verschlüsselung für iMessage, iCloud, Geräte-Backups, Notizen, Safari, Fotos und mehr aktivieren. iOS 16.2 schließt derzeit seine Tests als Entwickler- und öffentliche Beta ab. Der Release Candidate wurde gestern veröffentlicht, es wird also nicht mehr lange dauern, bis er der Öffentlichkeit zugänglich gemacht wird. Aber wenn Sie nicht warten möchten, probieren Sie das High von Apple aus

In den letzten Jahren hat sich YOLOs aufgrund seines effektiven Gleichgewichts zwischen Rechenkosten und Erkennungsleistung zu einem Mainstream-Paradigma im Bereich der Echtzeit-Objekterkennung entwickelt. Forscher haben das strukturelle Design, die Optimierungsziele, Datenverbesserungsstrategien usw. von YOLOs eingehend untersucht und erhebliche Fortschritte erzielt. Allerdings behindert die Nachbearbeitungsabhängigkeit von Non-Maximum Suppression (NMS) die durchgängige Bereitstellung von YOLOs und wirkt sich negativ auf die Inferenzlatenz aus. Darüber hinaus mangelt es dem Design verschiedener Komponenten in YOLOs an einer umfassenden und gründlichen Überprüfung, was zu erheblicher Rechenredundanz führt und die Modellleistung einschränkt. Dies führt zu einer suboptimalen Effizienz und einem enormen Potenzial für Leistungsverbesserungen. In dieser Arbeit zielen wir darauf ab, den Leistungs-Effizienzvorteil von YOLOs aus zwei Aspekten weiter voranzutreiben: Nachbearbeitung und Modellarchitektur.

Originaltitel: IsEgoStatusAllYouNeedforOpen-LoopEnd-to-EndAutonomousDriving? Paper-Link: https://arxiv.org/abs/2312.03031 Code-Link: https://github.com/NVlabs/BEV-Planner Autor: Nanjing University NVIDIA Paper-Idee: Durchgängiges autonomes Fahren hat sich in letzter Zeit als vielversprechende Forschungsrichtung herausgestellt, die darauf abzielt, die Automatisierung aus einer Full-Stack-Perspektive voranzutreiben. In diesem Sinne folgen viele neuere Arbeiten der Open-Loop-Bewertungseinstellung, um das Planungsverhalten auf nuScenes zu untersuchen. Dieser Artikel führt eine gründliche