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用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 数据集镜像不支持调用GPU资源。 以数据集自定义镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下： # 载入基础镜像，用户可根据数据集处理任务的实际需要选择合适的镜像环境，例如ubuntu:latest FROM {基础镜像} # 设置工
Dockerfile示例 一般情况下，引擎主要包含预标注算法或预审核算法运行所需要的基本依赖环境，用户也可将预标注算法或预审核算法包内置在镜像仓库的镜像中。 用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 以预标注自定义镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下： # 载入基础镜像，
car-PR compare 评测任务日志查看与下载 评测任务运行的过程中生成日志，训练服务提供日志的查看以及下载功能，支持查看评测任务的运行情况。 生成的日志文件共有四种形式： evaluate-xx-{id}.log：用户实际评测任务的训练日志。 evaluate-xx-{id}-init
拉丁超立方采样的目的是用较少的采样次数，来达到与多次蒙特卡洛采样相同的结果，并且涵盖更全面的边界点。 如下图所示，同样对于µ=0，δ=1的正态分布，可以利用更少的采样点得到相同的分布，并且不会产生明显的聚集现象，边界值也能更容易获取到。 图2 拉丁超立方采样 联合概率分布采样 联合概率分布采样假设连续
889端口的，需要用户修改自己的进程端口号； 用户的镜像指定了PYTHONPATH、sys.path导致服务启动调用冲突的，需在实例启动后，再指定PYTHONPATH、sys.path； 用户使用了已开启sudo权限的专属池，使用自定义镜像时，sudo工具未安装或安装错误； 用户
FollowLeadVehicleEmergencyBrake 简述：主车Ego和正前方33.33m的头车lead_vehicle按照相同的初始速度匀速行驶，前车突然刹车，10000s后激活Ego的controller，40s后停止场景（激活时间与场景停止时间可修改）。 osc2.0场景 import standard
增量训练：基于用户导入的模型或已完成训练模型版本（可通过${MODEL}获取该模型版本的文件路径）和新数据集使用选择的算法再次进行训练，生成精度更高的新模型。同常规训练不同的是需要额外选择（最多选择10个模型版本）输入模型和版本,输出模型仓库。 选择数据输入 支持从“数据资产”下的“数据缓存
华为云区域提供多个在物理上独立且隔离的可用区，这些可用区通过延迟低、吞吐量高且冗余性高的网络连接在一起。利用可用区，您可以设计和操作在可用区之间无中断地自动实现故障转移的应用程序和数据库。与传统的单个或多个数据中心基础设施相比，可用区具有更高的可用性、容错性和可扩展性。 Octopus通过对DB的数据进行备
2.5D人车图片标注任务 2.5D人车图片标注任务相比于2D人车标注任务，由2D的矩形框转变为2.5D框，可以定位车辆车身的正面与侧面，辅助开发者辨别车辆的行驶方向。 绘制对象 单击2.5D图片标注任务，选择一张图片进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏2.5D标注工具。
选择矩形图形工具（快捷键3，非小键盘）。 在标注列表中选择需要标注的类别（非必要，也可等标注完成后，右键修改类别）。 单击选择的第一个点，移动鼠标选择需要绘制的第二个，再次单击结束。 绘制垂直线。 同选择矩形框工具方式与类别一致选择直线图形工具（快捷键2，非小键盘）。 长按键盘Shi
当主车和发生碰撞的副车的夹角在或者内，并且副车位于主车后方，则认为发生被追尾碰撞。 当主车与副车的碰撞夹角在内时，则认为发生正面对碰。 当主车与副车的碰撞夹角在或者内时，则认为发生垂直角度碰撞。 当主车与副车的碰撞角度在或或或内时，则认为发生斜角侧碰。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。
任务配置 任务配置主要由仿真算法、评测项配置和场景三部分组成。仿真算法提供自动驾驶控制算法。评测配置提供评测依据。场景作为自动驾驶模拟场景，测试仿真算法的控制效果。 创建任务配置 创建仿真任务配置时需要完成基本配置、算法配置，评测项配置和选择场景几部分的内容。创建任务配置的步骤可参考如下：
点云抽帧。 点云 点云是一种由激光雷达收集到的数据类型，包含三维坐标、反射强度等信息，用来检测和识别车行道路上的物体。 雷达会在车辆行驶过程中不断收集点云数据来了解周围的环境，并利用点云数据所获得的环境信息帮助车辆定位，提高车辆定位的精度。 接管 接管是从自动驾驶系统转换为驾驶员
py”。 需要编译的依赖（可选） 如果使用了第三方的需要编译的算法库，将编译脚本或编译产物或依赖库添加到算法文件根目录下。推荐将通用依赖编译安装操作放在算法绑定的用户自定义镜像。 不支持动态联网安装依赖，包括但不限于apt/apt-get/pip等命令，建议提前安装在自定义镜像中。
集群纳管详情中展示集群的节点资源和资源规格分配情况。给节点增加标签，确认节点的用途，在资源规格中，给各个资源用途分配资源规格，支撑任务执行。资源不足时，用户需要单独购买扩展资源包。 用平台管理员账号登录Octopus平台。 在左侧菜单栏中单击“运维配置 > 集群纳管 ”。 单击CCE类型的集群名
查看集群纳管 运维配置提供集群纳管，由平台管理员账号进行管理和配置。集群提供多种节点的混合部署，基于高性能网络模型提供全方位、多场景、安全稳定的容器运行环境，平台可以将集群统一纳管，更方便查看节点资源使用量和修改节点用途，以及设置资源规格。其中，cce-user-job集群需强制
步骤五：创建仿真任务 任务配置 仿真任务配置主要由仿真算法、评测项配置和场景三部分组成。仿真算法提供自动驾驶控制算法；评测配置提供评测依据；场景作为自动驾驶模拟场景，测试仿真算法的控制效果。 创建仿真任务配置时需要完成基本配置、算法配置，评测项配置和选择场景几部分的内容。创建任务配置的步骤可参考如下：
标定类型 命名 车架配置 车架配置标定 相机 roof_cam_0 roof_cam_1 roof_cam_2 roof_cam_3 roof_cam_4 ... 激光雷达 lidar 传感器的标定文件编写格式和配置项类似，可参考上述规范。车辆的标定文件配置项与传感器存在差异，参照示例模板，按照实际情况填写即可。
在线仿真配置 使用在线仿真器，需要用户进行一些单独配置。 关闭锁屏。 图1 关闭锁屏 调整屏幕分辨率。 图2 调整屏幕分辨率 修改默认浏览器（改成chrome或firefox，使用KDE自带的Konqueror目前有兼容问题）。 图3 修改默认浏览器 父主题： 在线仿真
同一个任务配置运行多次仿真任务有什么作用？ 问：同一个任务配置运行多次仿真任务有什么作用。 答： 基于同一个任务配置运行多次仿真任务，可以更改“算法版本”。 不支持修改任务配置和场景库、测试套件的关联关系，但是可以继续往场景库以及套件中增删场景或用例。新运行的任务，则会读取当下场
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