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现象：使用在线仿真功能时，场景损坏导致加载失败，或在线仿真软件所在机器系统发生故障导致数据丢失或其他不可预知问题。 解决办法： 重启在线仿真软件并重新加载场景。 关闭在线仿真软件并重新启动，先单击 √图标，再单击在线仿真软件播放按钮。 图1 在线仿真软件播放按钮 恢复系统镜像至所需版本。 在线仿
在建模过程中，由于偏差过大导致的模型欠拟合以及方差过大导致的过拟合的存在，因此需要一套评价体系，来评估模型的泛化能力。 在线仿真 仿真即通过软件模拟车辆行驶的路况和场景，不需要真实的环境和硬件，极大节省训练和测试的成本和时间。Octopus仿真服务预置了智能驾驶、主动安全、危险场景
road_aids_type 匝道类型，用于静态场景的split场景和merge场景。 road_aids_type list ENUM_ROAD_AIDS_TYPE = ("DType-1", "DType-2", "PType") DType-1（直接式1）： DType-1
仿真服务简介 Octopus仿真服务支持多种功能操作。包括用户在云上以类似操作远程桌面方式操作图形化界面的仿真软件的在线仿真服务，基于OpenSCENARIO等标准格式的仿真场景管理。泛化大量仿真场景，规控算法工程管理，多场景并行高速运行的批量仿真服务。用户可通过仿真服务完成在线
模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务
junction_type junction（交叉口）类型，用于静态场景的junction场景 road_aids_type list ENUM_ROAD_AIDS_TYPE = ("DType-1", "DType-2", "PType") crossroad：十字路口 T-junction：丁字路口
CCE集群 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 一般情况下，训练与评测定义为同一个引擎，主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进
构建镜像 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 FROM ros:noetic COPY ros_hard_mining.py /home/main/ # 算法启动示例:
构建镜像 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 启动命令： python3 /home/main/ros2opendata.py --lidar_calibration_id
镜像制作（标注） Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 标注镜像Dockerfile示例 环境变量使用说明 父主题： 镜像仓库
构建镜像 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 FROM ros:noetic COPY ros_to_dataset.py /home/main/ # 算法启动示例：
示例镜像制作 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 启动命令： bash /home/Octopus/run.sh 镜像构建： docker build -f Dockerfile
straight 简述：地图场景为直道。lead_vehicle和主车Ego在主道上分别以40kph和Ego_InitSpeed_Ve0的初始速度一前一后行驶，Ego设定了目标在主道右2车道上的目标点Target_position，同时激活Ego控制器（控制器会影响Ego去往Ta
八爪鱼自动驾驶平台的多机分布式训练功能可以帮助用户加快模型训练速度，提高训练效率，并支持更大规模的深度学习任务。通过多机分布式训练，用户可以将训练任务分配到多台计算机或服务器上并行进行，充分利用硬件资源，加快模型收敛速度，提高训练效果。平台支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并提供简单易用
镜像制作（训练） Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 一般情况下，训练与评测定义为同一个引擎，主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile
到该任务的创建时间、启动时间、运行时间、完成时间以及任务的状态等信息，同时展示任务下的所有场景的仿真评测结果，综合得分和运行结果，支持仿真软件回放场景以及将场景的结果进行信号查看。 图1 仿真任务详情 任务分析 仿真任务得分高低，该任务是否通过检测，该任务使用的仿真算法控制质量如
straight城区直行 用途：创建straight城区直行的静态场景（地图） 参数：参数如下表 表1 straight城区直行参数 Parameter Type Mandatory Description lane_width length yes 每个车道宽度。 left_lane_num
com/octopus-087679f0aa80d32a2f4ec0172f5e902b/image-10001:v1.0 、动作为pull，在本地一台安装了docker软件的计算机上输入"docker login -u cn-north-1@XXXXXXXXXX -p YYYYYYYYYYY swr.cn-north-1
标注流程 训练模型 训练算法 创建训练作业前需要先选择算法，可以使用Octopus内置的算法，也可以自定义算法。 训练算法 模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度，用于衡量一个模型及其标注结果的可信度。自动驾驶领域的模型多用于目标检测，如识
资源的访问。 通过IAM，您可以在华为云账号中给员工创建IAM用户，并使用策略来控制IAM用户对华为云资源的访问范围，例如您的员工中有负责软件开发的人员，您希望他们拥有Octopus的使用权限，但是不希望他们拥有删除通道等高危操作的权限，那么您可以使用IAM为开发人员创建用户，通
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