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ISO 16845-1:2016 Road vehicles — Controller area network (CAN) conformance test plan — Part 1: Data link layer and physical signalling
ISO 16845-1:2016规定了ISO 11898-1中标准化的CAN数据链路层和物理信令的一致性测试计划。这包括经典的CAN协议以及CAN FD协议。
ISO 16845-1:2016 是一项国际标准，专注于道路车辆的控制器局域网络（Controller Area Network, CAN）一致性测试计划，特别是数据链路层（Data Link Layer）和物理信令（Physical Signalling）部分。这个标准是针对ISO 11898-1中的CAN规范进行的，旨在确保CAN通信系统的互操作性和可靠性。
**数据链路层（Data Link Layer）**
数据链路层是OSI模型的第二层，负责在节点间提供无错误的数据传输。在CAN协议中，这一层分为两个子层：逻辑链路控制（LLC）和媒体访问控制（MAC）。ISO 16845-1详细描述了如何对这些子层的功能进行测试，确保它们能正确处理帧的形成、传输、错误检测和恢复。
**物理信令（Physical Signalling）**
物理信令是指在传输介质上表示数据的方式，包括电压水平、波形、时序等。对于CAN，物理信令涉及了总线上的信号传播，如位时间的定义、同步段、传播段、相位缓冲段等。此标准提供了对这些物理特性的一致性测试方法，以确保不同设备间的兼容性，并保证数据在有噪声的环境中能准确传输。
**CAN协议**
经典CAN协议是汽车行业广泛采用的一种通信协议，它具有高可靠性和实时性。CAN FD（CAN with Flexible Data-rate）是CAN协议的一个扩展，允许更高的数据速率，从而提高了传输效率，尤其适用于大数据量的应用。
**一致性测试**
一致性测试是为了验证CAN系统是否符合ISO 11898-1所定义的标准。这个过程包括功能测试、性能测试和兼容性测试，以确保设备能在各种条件下正常工作。通过这些测试，制造商可以确认他们的产品能够顺利地与其他CAN节点通信，避免潜在的通信问题。
**应用场景**
ISO 16845-1对汽车行业的意义重大，因为它确保了车辆内部各个电子控制单元（ECU）之间的有效通信，涵盖发动机管理、刹车系统、安全气囊、导航系统等多个方面。此外，这个标准也适用于其他领域，如工业自动化、医疗设备、航空电子等，凡是有嵌入式系统需要通过CAN网络进行通信的地方，都可能用到此标准。
ISO 16845-1:2016是保证CAN网络设备间无缝协作的关键标准，它定义了详细且全面的测试流程，确保了数据链路层和物理信令的规范实施，从而促进了全球范围内CAN技术的可靠性和一致性。通过遵循这个标准，开发人员和制造商可以减少调试时间，提高产品的市场竞争力。
2024-08-27 16:04:59
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降级.NET版本至4.0；增加获取web服务器信息的功能，如果在渗透过程中，担心软件自动访问web服务器会记录到web日志，可以关闭获取WEB服务器信息功能；增加线程控制。
2024-08-16 00:59:29
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ASAM_XCP_Part2-Protocol-Layer-Specification_V1-1-0.pdf
2024-08-12 19:18:04
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Road vehicles — Communication on FlexRay — Part 2: Communication layer services
ISO 10681-2:2010规定了为满足《FlexRay通信系统协议规范》中规定的基于FlexRay的车辆网络系统的要求而定制的通信协议的要求。由于该通信协议结合了网络层和传输层的功能（OSI第3和第4层），本文件没有明确区分这些层的服务。
该通信协议的技术特点如下：传输已知数据长度的消息；传输未知但有限数据长度的消息；带有重试机制的额外确认；飞行中的数据路由；支持动态帧长度。
2024-03-05 10:24:07
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layer弹窗:top.layer弹窗到父页面跨域，通过postMessage方法将子页面的配置对象发送到父页面中，父页面再通过子页面的配置对象打开弹窗，对象内不能存在事件。
2023-12-26 22:47:43
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Layer子域名挖掘机4.1 重构版Layer子域名挖掘机4.1 重构版Layer子域名挖掘机4.1 重构版Layer子域名挖掘机4.1 重构版
2023-12-20 11:22:33
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SAE J1939_14_2022 Physical Layer, 500 kbit-s.pdf
2023-07-04 22:29:42
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easytorch
使用Python的numpy实现的简易深度学习框架，API与pytorch基本相同，实现了自动求导、基础优化器、layer等。
1 文档目录
2 Quick Start
from easytorch.layer import Linear, Tanh, Sequential
from easytorch.optim import SGD
import easytorch.functional as F
# Create a model, optimizer, loss function
model = Sequential(
Linear(1, 5),
Tanh(),
Linear(5, 1)
)
opt = SGD(model.parameters(), lr=3e-4)
loss_fn = F.mse_loss
# train the mod
2023-05-15 20:47:00
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