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以镜像的形式上传到云仿真平台，然后参与到业务运行流程中。 本文档对常见业务功能的镜像制作进行指导说明。 自定义评测镜像涉及的样例代码，如有需要，请联系相关人员。 算法镜像和评测镜像cmd以用户创建项目时输入的运行命令为准，仿真器镜像不支持cmd自定义以后台默认的运行命令为准。En
Post预签链接Key字段，在创建请求时需要添加到请求头。 x-amz-algorithm String Post预签链接x-amz-algorithm字段，在创建请求时需要添加到请求头。 x-amz-credential String Post预签链接x-amz-credential字段，在创建请求时需要添加到请求头。
C类均匀权重评分（Average）方案 当用户选择该评分方案时，就不需要设置评测指标的重要度，各个指标按均匀权重进行扣分。 C类均匀权重评分原则（Principle） 各指标得分权重相同。 C类均匀权重评测分数计算实现（Equation） 此方案下总分为100分，在计算得分时不考
在左侧菜单栏中单击“数据资产 > 数据场景”。 单击数据包ID前的“”，可展开数据包下场景片段。 生成仿真场景。 单个生成仿真场景（片段时长需要大于10秒，小于99秒）： 鼠标悬停在目标场景片段时间轴上，单击“生成仿真场景”选项。 图1 单个生成仿真场景 批量生成仿真场景： 勾选场
1的正态分布，通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 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。
态分布，通过通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，但如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 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。
folder：目录名指示OpenData数据包内的特定数据目录，对应为某个传感器。如果需要在相同时间片段上对多个传感器打标，需要为每个传感器输出一行打标信息。 输出结果完成后，作业容器需要在output目录创建一个名为“_SUCCESS”的标识文件，用于通知系统作业已完成。如果
Condition (1+) └─ Action 场景组成说明 场景文件的主体是一个场景剧本storyboard，用户需要在storyboard前先声明将会使用的路网RoadNetwork、参数Parameter，和实体Entities。然后在Storyboa
标注任务 根据不同角色分配不同标注任务。 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
和空格，且不能超过256字符。 参数列表 可以自定义boot文件的启动参数，需要在算法中定义。如下启动文件和参数列表，仅供参考： 图4 参数列表 Key：只能由英文、数字、和特殊符号（,-_）组成，且需要以字母开头 。长度不超过64个字符。 Value：只能由英文、数字和特殊符号（\/
ontroller类型。生成文件会自动适配车辆信息。 name，initial_bm等车辆属性需要在仿真器的catalog列表中定义，不同仿真器的预定义的catalog内容有所不同，需要在撰写场景文件时确认使用的车型、controller名称在仿真器catalog中已经存在。 n
模型评估 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
持两位小数，变量不可重复选择。 选择仿真任务 选择关联到该逻辑场景下泛化任务的仿真任务，仅针对选择“重要性采样”时显示。 敏感性分析 根据需要可选择敏感性分析，具体请参考敏感性分析。 单击“创建”，泛化任务创建成功，可在泛化任务列表页查看新建泛化任务。 图3 泛化任务列表 删除泛化任务。
osgb”。 添加场景标签，标签数量不超过50个。 直接选择：单击“添加标签”，从场景标签中直接选择标签，也可新建标签。 多项搜索：可根据需要决定是否启用多项搜索，输入多个关键字，中间用“;”隔开，可搜索多个关键字。 推荐标签：平台可解析场景文件中的内容推荐标签，目前场景格式支持
/root/workspace # 如果是内置预标注算法的自定义镜像，需要把预标注算法复制到工作目录下， COPY /path/to/algorithom /path/to/algorithom # 按需安装用户APT环境。如果需要修改/etc/apt/sources.list可替换 COPY
内置评测指标简介 评测算法从驾驶安全性，智能性，合规性，舒适性等维度对自动驾驶系统进行全面评价。评测指标的pass/fail标准比较复杂，需要对一些评测函数的细节进行介绍。 point_type：是一个PointType的枚举类型，表示该子类指标发生特殊状态（一般是指发生异常）时
用例管理 在测试用例的详情页，可以进行以下操作： 查看测试用例详情。 单击用例名称查看该用例详细信息。 图1 测试用例详情 编辑测试脚本。 可根据需要添加测试脚本，在测试用例详情页，单击测试脚本后面的“创建镜像”。 图2 编辑测试脚本 镜像选择：下拉选择镜像。 镜像版本：下拉选择镜像版本。
安装用户APT环境。如果需要修改/etc/apt/sources.list可替换 COPY /path/to/sources.list /etc/apt/sources.list RUN apt-get install vim # 安装用户算法环境。如果需要修改~/.pip/pip
Post预签链接x-amz-credential字段，在创建请求时需要添加到请求头。 x-amz-date 否 String Post预签链接x-amz-date字段，在创建请求时需要添加到请求头。 policy 否 String Post预签链接policy字段，在创建请求时需要添加到请求头。 x-amz-signature
stomer_service.py。 参数列表 可以自定义boot文件的启动参数，需要在评测脚本中定义。允许添加的参数个数不超过20个。 Key：只能由英文、数字、和特殊符号（,-_）组成，且需要以字母开头 。长度不超过64个字符。 Value：只能由英文、数字和特殊符号（\/,
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