端到端与点到点到底是什么?
说法一：端到端与点到点是针对网络中传输的两端设备间的关系而言的。端到端传输指的是在数据传输前，经过各种各样的交换设备，在两端设备问建立一条链路，就象它们是直接相连的一样，链路建立后，发送端就可以发送数据，直至数据发送完毕，接收端确认接收成功。
点到点是数据链路层的说法，因为数据链路层只负责直接相连的两个节点之间的通信，一个节点的数据链路层接受ip层数据并封装之后，就把数据帧从链路上发送到与其相邻的下一个节点。端到端是传输层的说法，因为无论tcp还是udp协议，都要负责把上层交付的数据从发送端传输到接收端，不论其中间跨越多少节点。
点到点是主机到主机之间的通信。端到端是进程到进程之间的通信。同一台计算机同时可以和很多台计算机通信，使用IP对不同的计算机加以区分。（点到点）一台计算机上的一个程序（如qq）和很多其他计算机上的程序通信，需要使用IP+端口才能唯一的表示一个会话。
端到端则是应用层的概念，用于描述数据从源主机传输到目的主机并最终交付给上层应用的方式。连接方式区别：点到点连接指的是在网络中建立直接连接的传输方式，其中一台主机与另一台主机之间建立连接以实现数据传输。
端到端指的是两台通信主机的应用进程之间的通信。点到点是指网络中的两个节点之间的连接。简言之一个点到点通信中会包含多个端到端的通信。
自动驾驶革命:解密端到端背后的数据、算力和AI奇迹
1、而端到端自动驾驶则更像data centric系统，通过对数据的调优来提升系统效果。 早年，由于自动驾驶积累的数据还非常少，端到端系统的效果往往比较差。
2、完全基于视觉的端到端自动驾驶不具备传统自动驾驶系统的“透明性”，传统自动驾驶即模块化方法，端到端自动驾驶是一体化方法，不产生中间结果，直接通过图像输入，直接输出控制信号，但这种技术路线也存在彻底黑盒，解释性差的问题。 同时，端到端模型的训练需要处理大量的数据，包括多模态视觉数据和车辆控制信号等。
3、端到端大模型量产上车对于小鹏汽车来说，AI智驾汽车具备三个核心特征，分别是主动学习、快速成长、千人千面。目前，小鹏汽车已经拥有感知、定位、规划、决策的核心算法研发能力，同时具备车端、云端的数据处理分析能力，可以实现基于实际数据的算法快速迭代，并通过OTA不断给用户提供更高级别的自动驾驶能力。
4、其核心在于通过数据投喂和训练无限度规则的AI大模型，来提高对复杂场景的理解、感知和数据决策能力。目前，小鹏汽车已经拥有感知、定位、规划、决策的核心算法研发能力，同时具备车端、云端的数据处理分析能力，可以实现基于实际数据的算法快速迭代，并通过OTA不断给用户提供更高级别的自动驾驶能力。
端到端的传输是哪一层
传输层。端到端是传输层的，你比如你要将数据从A传送到E，中间可能经过A→B→C→D→E，对于传输层来说他并不知道b，c，d的存在，他只认为我的报文数据是从a直接到e的，这就叫做端到端。传输是一个汉语词语，意义为传递，输送。
OSI端到端的服务是由传输层提供的。在开放系统互联（OSI）模型中，传输层是负责提供端到端数据传输服务的层次。端到端服务意味着数据传输是从发送端的应用程序直接传送到接收端的应用程序，无需中间节点的干预。这种服务模式确保了数据的完整性和可靠性，因为数据在传输过程中是被当作一个整体来处理的。
传输层是OSI模型的第四层，它的主要任务是提供端到端的数据传输服务。这一层负责在发送方和接收方之间建立、维护和断开连接。传输层确保数据的可靠传输，即使在网络条件不佳的情况下也能保证数据的完整性。此外，传输层还负责流量控制，以防止发送方的数据速度超过接收方的处理能力。
端到端可靠性主要在传输层完成。在计算机网络中，端到端可靠性是指数据从发送端传输到接收端的过程中，能够保证数据完整、不丢失、不重复、不乱序地到达。这种可靠性主要是在传输层实现的。传输层位于网络层之上，会话层之下，为运行在不同主机上的应用程序之间提供了逻辑通信。
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