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同一个任务配置运行多次仿真任务都可以改变什么？ 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，则会读取当下场景库或用例中的场景数据。如果清空里面的有效场景或用例，会导致任务运行失败。
算法的启动文件，直接填写相对路径，如 “main.py” 或“tools/main.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
查看算法详情。 算法新建后，在“算法列表”可以查看新建的算法，单击指定“算法名称”，可以查看算法的基本信息和算法详情。 算法列表相关操作 表1 算法列表相关操作 任务 操作步骤 搜索算法 在搜索框中输入关键字搜索相关算法。支持通过算法名称和算法ID搜索。 查看算法详情 单击算法名称，即可查看算法详情页。
算法详情 基本详情 单击指定算法名称，可以查看算法的基本信息、算法详情、任务配置以及镜像版本等信息。 任务配置 当创建任务配置时，如果关联了算法配置，则在算法详情页，会展示此算法关联的批量仿真的任务配置信息，在此模块还可进行以下操作。 表1 任务配置相关操作 任务 操作步骤 搜索任务配置
下载”，即可下载算法。 在线编辑 单击在线编辑栏的“在线编辑”，可在线编辑算法文件，具体请参考在线编辑算法。 在线编辑算法 平台提供算法编辑器，在创建成功的算法名称后单击“在线编辑”，或单击算法详情页右上角的“算法编辑”，进入该算法的在线编辑页面。界面左侧显示的是该算法包内的所有算法文件，
算法管理 训练算法 算法文件说明 父主题： 训练服务
训练算法 添加自定义算法 添加自定义算法流程为“初始化训练算法 > 选择训练算法文件 > 上传训练算法文件”。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”，填写算法基本信息。 图1 新建训练算法 名称：包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过64个字符。
算法管理 算法创建 算法详情 父主题： 仿真服务
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：
步骤二：创建仿真算法 添加算法 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 算法管理”。 单击“新建算法”，填写算法基本信息。 图1 新建算法 请根据实际情况自定义填写，其中带“*”为必填项。 算法类型：固定为“容器镜像”。 算法名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，不得超过64个字符。
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
评测类型：分“内置评测配置”和“自定义评测镜像”，选择“内置评测配置”。 评测模式：选择“实时评测”或“延时评测”。详情请参考实时评测和延时评测介绍。 以上信息填写无误后，单击“确认”。 查看内置评测配置详情 评测类型为内置评测配置时，项目详情包含评测基本信息和自定义评测配置两部分。 基本信
与datahub对接的算法镜像制作 图1 算法镜像 如上图所示，算法与仿真平台datahub通过grpc连接，通过接收osi数据作为输入，并将算法内部信号输出到datahub。 仿真平台可以生成仿真的osi和算法pb，用于3d回放展示和算法的白盒化评测。 具体grpc连接data
涉及资源配置与调度。合理配置任务的资源占用，可以尽可能的提高资源利用率，进而提高仿真测试并行度，增加算法测试的里程数。 获取并配置算法实际资源占用 创建仿真算法时，需要填写算法镜像占用的CPU以及内存。这个将影响批量仿真子任务的资源调度，在相同资源情况下，算法资源配置越高，同时
评测算法的自研proto接口 背景 Octopus内置一套评测算法，用于对自动驾驶系统的性能表现进行多维度评测。内置评测算法的评测结果按照eva.proto中的定义，序列化成pb文件保存起来。 Octopus仿真平台的前端通过解析评测pb对评测结果进行展示，目前控制台展示主要分为两大方面：
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：
运维配置 集群纳管
仿真任务 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： 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 并行仿真”。 选择“任务配置”页签，单击“新建任务配置”，参考下表配置仿真任务基本信息。 图1 创建任务配置 表1 仿真任务配置基础信息说明
sidewalk: bool = [true, false] main_speed: speed = 60kph road_length: length = [550m, 600m] straight_1: straight with: keep(it.lane_width
并行仿真的资源规格为仿真器、算法等多个程序的资源规格总和。默认的最小资源规格如下：仿真器1Core_1GiB，内置算法2Core_1GiB，默认控制、评测等程序在0.1-0.2Core_256MB；当不接入算法和datahub时，支持的最小资源规格约1.3Core_1.5GiB，当接入算法时，用户需
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