PStruct 字节序列化框架，用于java类与C语言struct结构体互转 支持数组声明 支持结构体嵌套 避免使用反射，只有一处newInstance()调用默认构造方法涉及了反射，性能很高。

c#，从后端获取api接口的数据，get以及post方法。极其示例

中国汽车工业协会软件分会面向业界正式发布了《软件定义汽车产业生态创新白皮书1.0》。白皮书提出“分层解耦是降低智能汽车软硬件开发复杂度的关键手段，整车厂、零部件供应商、汽车软件等企业需要更加开放协同，通过联合定义并应用统一的软硬件标准化接口，实现汽车应用软件可跨车型、跨平台、跨车企重用；硬件可扩展可更换，即插即用；让智能汽车成为可持续保值增值，最终实现软件定义汽车创新发展”的产业生态建议。

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华为CIO分享的数字化转型亲身经验，讲述了数字化与信息化的区别，企业为什么需要数字化转型，数字化转型的内在逻辑与数字化、数智化、数治化的闭环，转型路上的三个核心挑战、方向与方法论，以及华为自身的实践总结，非常值得借鉴学习。 附件为整理笔记，是为精髓提炼。

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内容概要： 基于PointNet2的个性化点云数据集分类预测是一个使用深度学习的计算机视觉任务。它涉及将个性化的点云数据集分为不同的类别，例如汽车、人或建筑物等。 适用人群： 本项目适用于对深度学习、点云处理和分类预测感兴趣的计算机科学、人工智能研究人员以及学生。 使用场景及目标： 点云数据处理：根据具体的应用场景，可以通过数据清洗、处理和预处理等方式准备点云数据集。 PointNet2模型构建：使用PointNet2或相似的架构来构建深度学习模型，用于对点云数据进行特征提取和分类。 模型训练与验证：划分数据集为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练，并在测试集上验证模型的性能和准确率。 类别预测：使用已训练的模型对新的个性化点云数据进行分类预测。 其他说明： 该项目可能涉及深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）和相应的库，您需要安装所需的依赖项。 项目实施过程中，可能需要对模型架构、数据预处理方法、损失函数和优化器等进行调整和优化。 数据集的选择和准备对于模型的训练和性能非常重要。一个好的数据集应包含多样性和代表性的样本。

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