本案例实现了以太网自动化测试工程的物理层、数据链路层、协议层配置，并基于配置的测试环境，基于CAPL和xml完成了自动化测试环境搭建。在前人总结研究的基础上，对基于CANoe的以太网自动化测试流程可能涉及到的难点步骤进行了总结记录。

使用YOLOV5训练数据集时，P、R等值均为0最近在用YOLOV5训练自己的数据集，执行了十几个epochs之后，epoch的主要参数，比如box，obj，cls，labels等均为nan或0，即没有跑通正确的结果，找了很多方案，最终发现是pytorch版本不适合。我的cuda版本是10.2，pytorch版本是1.7.1，重新安装了1.8.0版本的（pytorch-1.8.0-py3.8_cud

机器学习划分训练集和测试集的方法目前遇到如何划分机器学习中训练集和测试集的问题，找了各方面的资料，发现知乎大佬给出了详细解答，故转载如下（文末附参考链接）：

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