Category: association

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Why you should use `express`

introduction

I manually do some stuff like

wget -r -p -np -k http://ics.nju.edu.cn/~jyywiki/

Many of the time you may get into the scenario the page you scripy from the website. they are rendered by the js. Admittedly, you can continue to use request_html. The idea is to use Chroium core to dynamically render the js page and grab the important information.

from requests_html import HTMLSession

If you want to deploy them locally, you have to get the express.

var express = require('express');
var path = require('path');
var ejs = require('ejs');
//import the package here

var app = express();

// view engine setup
app.set('views', path.join(__dirname, '/wiki'));
app.engine('html', require('ejs').__express);  
app.set('view engine', 'html');
//youcan implement the function used in the cache page here.
router.get('/*', function(req, res, next) {
  res.type('html');
  res.render('*');
});

//credit: https://blog.csdn.net/u011481543/article/details/79696565

node server.js

Save it to the server.js with the relative path and run

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关于和龙哥的比赛

我和龙哥以前大概还有大概一样的兴趣，只是貌似他自从icpc退役又回归以后，就在没有管过比赛。他也是个执拗的人，我无能为力。只是我还算比较负责。

MIPS 龙芯杯

我辜负了哈老师，还是我菜，我想自己做的，先mark一下明年找学弟好好做吧。我选一下CA2和EE的课。我自己做个多核cpu。

动力：自己造机、看了mesh之后的心动。

编译器

chibin 直接放弃，龙哥不想搞，yezhe无力。我就算了。

无人机比赛

我持续到底吧。

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GeekPie2020谜题项目-设计稿

须知

  1. 每个Stage最多包含5个页面；你需要描述每个网页的大致内容、包含的文件、上下级页面（无则写无）；5个页面可以是并行的

  2. 每个Stage需要有2～5种已知通关方案，需要给出“过剩”的线索

  3. 如果使用了头脑风暴中的idea，请在[Meeting0]作相应的记号

  4. 一定要确保谜题逻辑上连贯; 请充分考虑开发实现难度。

  5. 请务必将此链接以及有关内容保密

Stage1 [Author: 张启煊｜邱龙田]

Ø 页面

序号页面名称上级页面下级页面页面内容描述/包含文件描述
1-1宣传图/加入游戏wps8fjxMy
1-2加入游戏宣传图Stage2开启按钮恭喜你通过宣传图中的线索顺利来到了活动的注册页面；与此同时，我们也需要简单检验一下您的身份。1. 请为自己取一个ID[输入框]2. 我校信息学院、生命学院、物质学院的主题色分别是？[3*7=21种颜色选3]3. 我校的校训是？[输入框][提交]return[0]: 答案错误return[1-输入苟…]: 说错话是要负责任的呀!答案错误return[2-通过]: 恭喜你注册成功！Stage2的网址就在你的答案中
1-3Stage2开启按钮加入游戏Stage21.恭喜你达到了Stage1的终点！请给自己取一个ID让大家知晓…2. 一个按钮，点击则提示“不是时候”，除非他把系统时间设定为宣传图那一分钟
1-4
1-5

Ø 破解方案1：把时钟与鸽子嘴重合得到网址前缀；正确答出四道题，其中第四道题包含“不”“无”“没”或者什么都不写；根据颜色号码找到新的网址；将系统时间设置为宣传图那一分钟；开启Stage2

Stage2 [Author: 叶者｜张龙文]

Ø 页面

序号页面名称上级页面下级页面页面内容描述/包含文件描述
2-1
2-2
2-3
2-4
2-5

Ø 破解方案1：

Ø 破解方案2: geekpie{Bridges_are_sacks._Is_there_anything_wrong_with_speaking_like_this!_Now,_tell_me.}

Ø 破解方案3: geekpie{It_would_be_nice_if_someone_like_me_disappeared.}

破解方案4: geekpie{symb0ls_ar3_jus7_symbo1s}

压缩包密码：3342613097+某管理员

Ø 破解方案5: geekpie{what_a_cruel_person} geekpie{Guomie_Nasai}

以下为Stage2草稿.jpg

题目顺序：

(1) -> (2) -> (5) -> (3) -> (4)

​ ----->-----/

(1) 3个（或多个）选择题 某一个的题干包括跳过两个字 只有点击跳过可以通关

破解方法 1 xjb点 2 查看网页源代码 [是不是太简单了]是的

(2) 拼图 文件名为也为flag分段 按拼图顺序 仿照https://github.com/ustclug/hackergame2018-writeups/tree/master/official/card 用上科大校徽做背景 题解记得credit

破解方法 1 拼图后输入图片内内容 2 拼图排序后输入文件名拼接内容

(3) 找不同 多个像素点的颜色区别 答案是一系列坐标（大概3~5个）图片为bmp

(4) zip file password: geekpie某管理员的qq号+昵称 答案"{}+某管理员".format(qq号)

(5) RGB to UTF-8 2份线索 图片使用bmp防止压缩损耗：

线索1：UTF-8解密后信息 -> 跳一关

线索2：略微不同颜色的文字描边 破解方式：ps 选择颜色 如下

wps93OTEN
wpsZtzCbV

Stage3 [Author: 井皓天｜杨易为]

主页面：Stage 3 - 腾讯文档

Ø 页面

序号页面名称上级页面下级页面页面内容描述/包含文件描述
3-1失踪的快递/XXXXXX YYYYYYYY 53Z2湖北省武汉市某同学家。从得到一个快递号，没来的去取，上面的身份证号已经模糊，需要猜出才能取得快递。快递编号 → 投递城市 → 身份证前六位 → X某个 QQ 群里的「管理员」→ 生日 or 百度第一次删除Google是什么时候 → Y校验码可以枚举出 Z 的几个可能，要加上性别才能唯一确定（可以暴力）之后配合某种载体（快递订单图片，其上的时间转 UNIX 时间戳之后会被用到）引导到一个域名为 身份证号.xxxxxx.onion 的网站（自备洋葱）
3-2快递的秘密失踪的快递救人的药/门牌号里面有合同，指向另一个洋葱网站有个教务系统网站（每隔5s 换一次地址，指向救人的药/门牌号）下载得到一个ppt（离散题目）文件* 解压 pptx 可以跳到 3
3-3救人的药ACTG 转化学式转药的名称（瑞德西韦），还需要输入快递订单的时间（UNIX时间戳）
3-4罪魁祸首
3-5门牌号ACTG（维吉尼亚密码）转上科大门牌号+几点钟方向，在上科大地图中找到关键位置

/------->----\

（1）-> (2) -> (5) -> (3) -> (4)

​ ------------->----------/

以下是stage3的草稿

背景：湖北省武汉市某同学家

从得到一个快递号，没来的去取，上面的身份证号已经模糊，需要猜出才能取得快递。

给出一个身份证号

XXXXXX YYYYYYYY 53Z2

快递编号 → 投递城市 → 身份证前六位 → X

某个 QQ 群里的「管理员」→ 生日 or

百度第一次认识Google是什么时候 → Y

校验码可以枚举出 Z 的几个可能，要加上性别才能唯一确定（可以暴力）

之后配合某种载体（快递订单图片，其上的时间转 UNIX 时间戳之后会被用到）

引导到一个域名为 身份证号.xxxxxx.onion 的网站（自备洋葱）

百度地图上科大街景 https://j.map.baidu.com/85/05w

可以用的ACTG训练能用的药。

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HPL result after mending the OpenIB

================================================================================
HPLinpack 2.1  --  High-Performance Linpack benchmark  --   October 26, 2012
Written by A. Petitet and R. Clint Whaley,  Innovative Computing Laboratory, UTK
Modified by Piotr Luszczek, Innovative Computing Laboratory, UTK
Modified by Julien Langou, University of Colorado Denver
================================================================================

An explanation of the input/output parameters follows:
T/V    : Wall time / encoded variant.
N      : The order of the coefficient matrix A.
NB     : The partitioning blocking factor.
P      : The number of process rows.
Q      : The number of process columns.
Time   : Time in seconds to solve the linear system.
Gflops : Rate of execution for solving the linear system.

The following parameter values will be used:

N      :  178176   178176   178176
NB     :     384
PMAP   : Row-major process mapping
P      :       2
Q      :       4
PFACT  :    Left
NBMIN  :       2
NDIV   :       2
RFACT  :    Left
BCAST  :   2ring
DEPTH  :       0
SWAP   : Spread-roll (long)
L1     : no-transposed form
U      : transposed form
EQUIL  : yes
ALIGN  : 8 double precision words

--------------------------------------------------------------------------------

- The matrix A is randomly generated for each test.
- The following scaled residual check will be computed:
      ||Ax-b||_oo / ( eps * ( || x ||_oo * || A ||_oo + || b ||_oo ) * N )
- The relative machine precision (eps) is taken to be               1.110223e-16
- Computational tests pass if scaled residuals are less than                16.0

trsm_cutoff from environment variable 9000000
gpu_dgemm_split from environment variable 1.000
check_cpu_dgemm_perf from environment variable 0

        ******** TESTING SYSTEM PARAMETERS ********
        PARAM   [UNITS]         MIN     MAX     AVG
        -----   -------         ---     ---     ---
CPU :
        CPU_BW  [GB/s ]         17.0    17.5    17.3
        CPU_FP  [GFLPS]
                NB =   32         30      51      43
                NB =   64         69      74      71
                NB =  128         78     101      94
                NB =  256         98     116     112
                NB =  512        114     125     122
PCIE (NVLINK on IBM) :
        H2D_BW  [GB/s ]         10.9    11.0    10.9
        D2H_BW  [GB/s ]         12.0    12.3    12.2
        BID_BW  [GB/s ]         16.8    17.5    17.1
CPU_BW concurrent with BID_BW :
        CPU_BW  [GB/s ]         9.3     10.3    9.9
        BID_BW  [GB/s ]         10.4    10.9    10.6
GPU :
        GPU_BW  [GB/s ]         768     774     772
        GPU_FP  [GFLPS]
                NB =  128       5456    5497    5479
                NB =  256       6312    6346    6335
                NB =  384       6635    6785    6729
                NB =  512       6146    6566    6385
                NB =  640       6255    6765    6529
                NB =  768       6178    6677    6463
                NB =  896       6296    6887    6601
                NB = 1024       6318    6760    6497
NET :
        PROC COL NET_BW [MB/s ]
                     8 B           9      10      10
                    64 B          71      82      76
                   512 B         374     425     399
                     4 KB       1660    1738    1698
                    32 KB       2562    2603    2578
                   256 KB       2551    2566    2558
                  2048 KB       2521    2686    2564
                 16384 KB       2543    2549    2545
        NET_LAT [ us  ]         2.7     3.3     3.0

        PROC ROW NET_BW [MB/s ]
                     8 B          26      29      27
                    64 B         176     185     181
                   512 B         810     867     839
                     4 KB       3487    3547    3517
                    32 KB       4715    4938    4827
                   256 KB       10310   10896   10603
                  2048 KB       3793    3812    3802
                 16384 KB       3643    3754    3699
        NET_LAT [ us  ]         0.6     0.9     0.7

displaying Prog:%complete, N:columns, Time:seconds
iGF:instantaneous GF, GF:avg GF, GF_per: process GF


Per-Process Host Memory Estimate: 32.16 GB (MAX) 32.16 GB (MIN)

PCOL: 0 GPU_COLS: 44545 CPU_COLS: 0
PCOL: 1 GPU_COLS: 44545 CPU_COLS: 0
PCOL: 3 GPU_COLS: 44545 CPU_COLS: 0
PCOL: 2 GPU_COLS: 44545 CPU_COLS: 0
2020-02-16 03:09:22.935
 Prog= 1.93%    N_left= 177024  Time= 2.05      Time_left= 104.25       iGF= 35476.18   GF= 35476.18    iGF_per= 4434.52        GF_per= 4434.52
 Prog= 3.20%    N_left= 176256  Time= 3.03      Time_left= 91.75        iGF= 48776.89   GF= 39787.78    iGF_per= 6097.11        GF_per= 4973.47
 Prog= 4.46%    N_left= 175488  Time= 4.01      Time_left= 86.02        iGF= 48350.88   GF= 41884.18    iGF_per= 6043.86        GF_per= 5235.52
 Prog= 6.33%    N_left= 174336  Time= 5.52      Time_left= 81.68        iGF= 46884.70   GF= 43246.86    iGF_per= 5860.59        GF_per= 5405.86
 Prog= 7.56%    N_left= 173568  Time= 6.45      Time_left= 78.89        iGF= 49726.67   GF= 44185.60    iGF_per= 6215.83        GF_per= 5523.20
 Prog= 8.78%    N_left= 172800  Time= 7.47      Time_left= 77.63        iGF= 45087.65   GF= 44308.93    iGF_per= 5635.96        GF_per= 5538.62
 Prog= 10.59%   N_left= 171648  Time= 8.94      Time_left= 75.41        iGF= 46760.45   GF= 44709.92    iGF_per= 5845.06        GF_per= 5588.74
 Prog= 11.79%   N_left= 170880  Time= 9.85      Time_left= 73.67        iGF= 49499.57   GF= 45152.71    iGF_per= 6187.45        GF_per= 5644.09
 Prog= 12.97%   N_left= 170112  Time= 10.84     Time_left= 72.74        iGF= 44732.85   GF= 45114.06    iGF_per= 5591.61        GF_per= 5639.26
 Prog= 14.73%   N_left= 168960  Time= 12.20     Time_left= 70.60        iGF= 48990.39   GF= 45543.73    iGF_per= 6123.80        GF_per= 5692.97
 Prog= 15.89%   N_left= 168192  Time= 13.16     Time_left= 69.67        iGF= 45314.51   GF= 45526.95    iGF_per= 5664.31        GF_per= 5690.87
 Prog= 17.03%   N_left= 167424  Time= 14.06     Time_left= 68.48        iGF= 48046.22   GF= 45688.27    iGF_per= 6005.78        GF_per= 5711.03
 Prog= 18.73%   N_left= 166272  Time= 15.46     Time_left= 67.07        iGF= 45757.55   GF= 45694.55    iGF_per= 5719.69        GF_per= 5711.82
 Prog= 19.85%   N_left= 165504  Time= 16.43     Time_left= 66.33        iGF= 43464.21   GF= 45562.56    iGF_per= 5433.03        GF_per= 5695.32
 Prog= 20.97%   N_left= 164736  Time= 17.28     Time_left= 65.14        iGF= 49538.96   GF= 45757.11    iGF_per= 6192.37        GF_per= 5719.64
 Prog= 22.61%   N_left= 163584  Time= 18.67     Time_left= 63.88        iGF= 44748.96   GF= 45682.17    iGF_per= 5593.62        GF_per= 5710.27
 Prog= 23.70%   N_left= 162816  Time= 19.52     Time_left= 62.86        iGF= 47723.89   GF= 45771.82    iGF_per= 5965.49        GF_per= 5721.48
 Prog= 24.77%   N_left= 162048  Time= 20.46     Time_left= 62.13        iGF= 43350.60   GF= 45661.18    iGF_per= 5418.83        GF_per= 5707.65
 Prog= 26.36%   N_left= 160896  Time= 21.82     Time_left= 60.94        iGF= 44130.63   GF= 45565.69    iGF_per= 5516.33        GF_per= 5695.71
 Prog= 27.41%   N_left= 160128  Time= 22.62     Time_left= 59.90        iGF= 49145.98   GF= 45693.12    iGF_per= 6143.25        GF_per= 5711.64
 Prog= 28.45%   N_left= 159360  Time= 23.58     Time_left= 59.30        iGF= 40933.20   GF= 45499.84    iGF_per= 5116.65        GF_per= 5687.48
 Prog= 29.99%   N_left= 158208  Time= 24.78     Time_left= 57.83        iGF= 48574.61   GF= 45648.24    iGF_per= 6071.83        GF_per= 5706.03
 Prog= 31.01%   N_left= 157440  Time= 25.68     Time_left= 57.14        iGF= 42424.31   GF= 45535.02    iGF_per= 5303.04        GF_per= 5691.88
 Prog= 32.01%   N_left= 156672  Time= 26.47     Time_left= 56.22        iGF= 47689.89   GF= 45599.69    iGF_per= 5961.24        GF_per= 5699.96
 Prog= 33.50%   N_left= 155520  Time= 27.81     Time_left= 55.20        iGF= 42112.81   GF= 45432.53    iGF_per= 5264.10        GF_per= 5679.07
 Prog= 34.48%   N_left= 154752  Time= 28.66     Time_left= 54.45        iGF= 43461.57   GF= 45374.03    iGF_per= 5432.70        GF_per= 5671.75
 Prog= 35.45%   N_left= 153984  Time= 29.40     Time_left= 53.53        iGF= 49076.85   GF= 45467.95    iGF_per= 6134.61        GF_per= 5683.49
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 Prog= 94.35%   N_left= 68352   Time= 96.12     Time_left= 5.75 iGF= 18874.93   GF= 37016.15    iGF_per= 2359.37        GF_per= 4627.02
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 Prog= 95.90%   N_left= 61440   Time= 99.00     Time_left= 4.23 iGF= 19137.51   GF= 36530.45    iGF_per= 2392.19        GF_per= 4566.31
 Prog= 96.62%   N_left= 57600   Time= 100.51    Time_left= 3.51 iGF= 18001.20   GF= 36251.72    iGF_per= 2250.15        GF_per= 4531.46
 Prog= 97.19%   N_left= 54144   Time= 101.67    Time_left= 2.94 iGF= 18516.54   GF= 36048.39    iGF_per= 2314.57        GF_per= 4506.05
 Prog= 99.14%   N_left= 36480   Time= 106.77    Time_left= 0.92 iGF= 14414.00   GF= 35015.81    iGF_per= 1801.75        GF_per= 4376.98
 Prog= 99.89%   N_left= 18432   Time= 110.04    Time_left= 0.12 iGF=  8624.06   GF= 34231.83    iGF_per= 1078.01        GF_per= 4278.98
 Prog= 100.00%  N_left= 768     Time= 111.76    Time_left= 0.00 iGF=  2427.21   GF= 33742.39    iGF_per= 303.40         GF_per= 4217.80
2020-02-16 03:11:15.757
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T/V                N    NB     P     Q               Time                 Gflops
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WR02L2L2      178176   384     2     4             112.82              3.342e+04
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||Ax-b||_oo/(eps*(||A||_oo*||x||_oo+||b||_oo)*N)=        0.0031046 ...... PASSED
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专访 0x238e：畅想未来的交通世界

https://www.chainnews.com/articles/172600090308.htm

在本次 9102 BITRUN 全球极客大赛上，还有一支来自于上海科技大学的大一团队也同样引人关注，他们在 48 小时内实现了一个软硬件交互的基于区块链的车联网项目，并最终获得了本次 Hackathon 的 9102 创新特奖，那就是 0x238e 团队。

现在我们已经看到了自动化驾驶的雏形，那么未来的车联网的世界将会是什么样的场景？让我们和 0x238e 一起探秘未来！

很惊讶会有团队在 48 小时内完成一个软硬件结合的车联网 DApp 作品—VChain，这在目前的区块链行业中都是少之又少的。虽然这个作品只是个雏形，但已经展现出这些科技少年们对未来世界强烈的探索欲和挑战欲。这一点也与 CPChain 的愿景是一致的。我们已向 0x238e 团队发出了邀请，请他们来 CPChain 办公室参观，并期望未来能够保持沟通，甚至进一步孵化 VChain 项目。
——CPChain CTO 赵滨

首先介绍一下你们的团队吧

我们是来自上海科技大学的 0x238E 团队，共曹松晖、罗雨威、杨易为、叶者、张龙文五位同学，均来自 CS （秃头）专业。

曹松晖同学是 IoT 工程师，负责车端和传感器的环境搭建和程序开发。

罗雨威同学作为程序媛和产品经理，负责项目的整体统筹和内容细化。

杨易为同学作为团队中唯一会写智能合约的大腿，负责智能合约的开发以及智能合约和车端及用户端的对接。同时他作为项目提出者，提供了大部分文案以及灵感。

叶者同学作为一只全栈小工，负责了用户界面的设计与开发，同时也开发了后端代理服务用作前端与区块链和车端的交互。

张龙文同学是一个优秀的全能程序员兼架构师兼设计师，负责整个项目的架构以及车端的主程序开发，同时负责了车端与传感器数据和区块链数据的协调对接。作为一个优秀的设计师，他也顺带完成了团队的 PPT。

罗雨威、叶者、曹松晖、张龙文、杨易为（从左往右）

队名叫 0x238e 有什么含义吗？

团队：就是 9102 的十六进制啦，毕竟当时要报名了都还没想好队名，就直接随便一点。不过没想到的一点是巧合地获得了 9102 创新特奖。

简单介绍一下这次的作品吧

团队：作品全称 Vehicle Chain （简称 VChain），是一个基于区块链和车联网的驾驶辅助决策和保险评估系统。

VChain 的价值来自于驾驶辅助决策的应用和商业模式的创新，前者依托区块链的安全和计算的无延迟，后者是数据聚合和移动的结果。

1、在一个范围内，多个车传感器及他们的数据事务，由 CPChain 创建的区块链信任。
2、人工智能决策，基于物联网大数据的人工智能决策。异构数据互操作，形成大数据聚合。
3、数据资产的交互与应用，数据资产在利用主链可验证的特点，惠及保险评估等新兴商业模式。

为什么会想到做这样一个作品呢？

团队：在这样一个半自动驾驶已然成熟，自动驾驶已经在路上的时间点，驾驶辅助决策的安全基础、应用在超车无感支付方面和数据的后续利用成了广泛讨论的议题。雾计算、大数据分析和人工智能决策技术是否可以深度融合，于是我们想到了车联网这个场景。

同时，我们畅想了未来的全自动无人驾驶场景中交通的调度，发现如果我们希望能够在全自动驾驶中保证车辆的自由性（例如，不变成像地铁 / 火车 / 飞机一样的中心化调度，而是去中心的），我们势必要引入一个车联网。同时，为了记录和妥善保存局部车联网中车辆的决策以及传感数据，我们想到了借助区块链技术。

你们觉得未来的车联网是什么样的？是每一个车辆都是一个单独的处理终端，还是会有一个统一的云管理系统？

叶者：个人而言，未来的车联网应该分为局部和全局两块。在局部车联网中每辆车作为单独的处理终端，形成一个去中心化的协商决策系统，在决策完成之后将记录上传至统一的全局车联网。同时，全局车联网也可以分发一些路况、管制信息等。

我对你们的超车无感支付很感兴趣可以给大家介绍一下么？

张龙文 : 超车无感支付系统是用来解决自动化交通情况下的调度决策问题。不可否认的是，在未来的道路上行驶的先后也是一种资源，需要合理的调度和分配。本功能在交通系统中引入基于代币支付的调度方案，旨在合理分配优先级，车辆间通过物联网的协商交易成本几乎为零，基于科斯定理可以得到使整个交通系统效率最大化的结果。这个超车无感支付系统有如下优点：1. 公平性地交易；2. 便利赶路者；3. 收益指数增长，减少兜车赚钱行为。

区块链技术在这个项目中起到了什么作用？

保证数据的真实可靠，未经篡改。

张龙文 : CPChain 的区块构建速度很快，可以用于秒级别的安全验证以及决策记录。

杨易为：CPChain 有很多很好的特性，比如三链合一的框架，存储可以在端上是一个很好的解决价格问题的

无人驾驶的时代距离我们还有多远？

罗雨威：或许 30 年吧。无人驾驶时代，意味着无人驾驶交通工具的普及，配套道路系统的更新升级。目前技术上已具有可行性，具体交通系统的改造还需要政府与广大公民达成共识。

曹松晖：纯无人驾驶希望不大：总不能指望在塔克拉玛干沙漠自动驾驶；但是我们的作业想定涉及到的背景应该用不了 30 年：现在非常热门的 5G，其目的之一就是要为无人驾驶 / 自动驾驶提供基础设施，结合各大传统车企以及诸多新兴车企的发力，基础设施和技术应该很快就不成问题了，最大的障碍应该是政府与公民达成共识。

想象一下，你觉得未来的交通系统将会是什么样的？还会有哪些现在我们还没有看到的东西？

罗雨威：1. 未来的道路或许将是架构可变化的。道路可通过感知路面压力、车辆位置，判断此段道路是否为拥挤状况，从而在拥挤路段的上行路段进行道路架构变化，以升降、拓宽等方式扩展道路，增加车容量。

  1. 以上道路配合陆空两用车。道路变化可提供起飞跑道。垂直起降亦可（不过直升式耗时较长）
  2. 自动化驾驶使得每一次出行都获得最优决策，达到最高效率。
  3. 可能同时出现两个极端：一个是全自动驾驶；另一个是可以到远郊中远离交通干线的地方手动驾驶，体验驾驶乐趣，不涉及超车问题，因为只有自己，无车可超。后者需要联系前一个话题：远郊且远离交通干线的地方可能没那么多道路基础设施（飙车游乐场）

哈哈，未来的车还是一定得跑在地面上么？我看到的科幻片里面都是像飞船一样的呢。

团队：如果车辆不跑在地面，那就更加需要我们的这套系统啦。飞车的交通规划就不是二维的而是三维的了，所以他的“路况”就会比现在的要复杂很多，这个时候势必要引入自动驾驶才能保证整个交通系统的秩序与安全。同时，这些自动驾驶的飞车也更加需要车联网这样一个局部联网的竞争与协商协议，来保证交通效率，使驾驶者获得更好的交通体验。

现有的空管系统虽然可以实现三维空间的分配，甚至可以精确到某架飞机应当在某一秒经过某一位置，但是它的传感器（雷达）无法满足城市内部车流的定位（精度不够，扫描频率不够），而现有的飞机用的应答机专业度过高，而且车流量比飞机高几个数量级。

我听过一句话叫做“最好的机器是浑身是仪表的机器”因为只有这样的机器才能给到实时的反馈，未来的车也会这样的么

罗雨威：我觉得可能，毕竟传感器是机器的眼睛。不过不妨反向思考。如果已达到全自动驾驶，仅需将程序内置，每位客户事先通过输入参数，系统内即可生成针对所有进入车联网的车辆的行驶方案，而无需任何传感器，即可保证所有用户安全快速高效出行。

杨易为：对程序猿来说这是必然，对用户来说那必须要简单明了。

在整个开发过程中遇到了哪些有趣的事情又遇到了什么困难呢？

张龙文 : 巨佬杨易为帮某位成员的 linux 装显卡驱动，最终成功的把系统搞没了。

蒟蒻曹松晖在搞 Nvidia 的 nano 时，发现 SD 卡不够大，写不下完整的映像，于是折腾缩减版映像折腾了一晚上（太蒻了）

罗雨威：拼装小车过程中，考虑如何使车辆平稳受力、避免器件间短接，在没有螺丝螺母及坚实的车架的情况下，纯手工打孔以及使用扎带将小车各部件搭成一个整体。（一件暖心事：第一晚某位成员选择在室外入睡，一位未曾透露姓名的好心人帮 ta 放置了双层睡袋。）

叶者：整个开发过程中我遇到的最大的困难是没有人拼星爸爸的外卖，作为一个咖啡深度爱好者最后只能一个人忍痛一次喝了三杯（上科大同学们打 Hackathon 居然连咖啡都不喝，太恐怖了。）哦对，还有比赛完之后出去吃了一顿不仅把奖金吃光了还没赶上火车（罗雨威：原因正是吃大餐 hhhh）

杨易为：编程很精妙，我还有很多框架和底层的东西没学，但幸好这次的 fusion api 和 solidity 可以用 python 编，省了很多力气。比较遗憾的是看文档的时间点比较晚了。那个时候大家大概都想放弃了，各种 bug 需要调，框架也没有很清晰，最终成功完赛也是一个确幸，这次总算能成为一个很好的经验。

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