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仿真器 进入、占用、释放仿真器 Octopus平台在线仿真模块为用户提供了在线仿真器。单击进入在线仿真器，用户进入机器后，机器显示红色按钮占用，用户退出在线仿真界面不会自动释放机器，会保持占用状态。机器图片的左上角会出现释放按钮，只有占用中的用户可以释放。 图1 仿真器 加载场景
信号查看器 评测任务运行过程中，将一些衡量自动驾驶质量的关键指标，如速度、加速度等数据在仿真场景中变化量绘制成图表，便于用户直观考量规控算法的控制质量。用户也可将业务所需关注的数据集合成新的图表，对比查看。 查看器一次只支持载入5个任务场景，页面最多支持5个框图展示，一个框图最多支持10条信息选择，。
时必填 枚举值： all(全部数据集) labeled(已标注数据集) description 否 String 描述 最大长度：256 bucket_path 否 String obs文件夹地址(数据集来源为OBS时必填) bucket_name 否 String 桶名(数据集来源为OBS时必填)
仿真器回放 前提条件 Octopus平台需要有可以正常使用的仿真器。 查看仿真器回放 仿真器回放页面可自动播放车辆的行动场景。 具体仿真器操作请参考仿真器。 父主题： 场景回放
response received from the upstream server is invalid。 从上游服务器中接收到的响应是无效的。 请检查网关和代理服务器。 504 octopus.400104 The server acting as a gateway or proxy
传感器标定 标定数据记录车辆本身以及车辆上传感器的配置信息，一个标定项对应一个传感器标定文件。Octopus标定文件需满足标准，平台会对上传的每个标定文件名、格式和类型做检查。 本地编写标定文件 当前支持车架配置以及传感器标定信息配置：车架配置、相机以及激光雷达。 以创建激光雷达
按需安装用户算法环境。如果需要修改~/.pip/pip.conf可替换。用户也可安装miniconda进行包管理 COPY /path/to/pip.conf /root/.pip/pip.conf COPY /path/to/requirements.txt /root RUN pip install –r
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
277777778, "mile_per_hour": 0.447038889, "mph": 0.447038889, "miph": 0.447038889, "mmph": 0.000000278, "millimeter_per_hour": 0
/tmp/data/algorithm 数据集 ${DATASET} /tmp/data/dataset/dataset-0 自定义评测脚本 ${SCRIPT} /tmp/data/script 评测结果路径 ${EVAL_RESULT} /tmp/result/eval 坏例判别路径 ${BADCASE_RESULT}
安装用户算法环境。如果需要修改~/.pip/pip.conf可替换。用户也可安装miniconda进行包管理 COPY /path/to/pip.conf /root/.pip/pip.conf COPY /path/to/requirements.txt /root RUN pip install –r
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下一个分页的查询地址。 previous String 上一个分页的查询地址。 results Array of ScenarioListSrlz objects 仿真场景列表。 表4 ScenarioListSrlz 参数 参数类型 描述 url String 仿真场景的资源地址。 id
ags/import [ { "name" : "test1", "description" : "用途1" }, { "name" : "test2", "description" : "用途2" } ] 响应示例 状态码： 201 导入成功 { "meta_info"
200 标签导入模板文件示例 [ { "name" : "新标签1", "description" : "描述1" }, { "name" : "新标签2", "description" : "描述2" } ] 状态码 状态码 描述 200 标签导入模板文件示例 400
用途：设置坐标系中的三维位置，用于构成xyz_point。 参数：参数如下表 表1 position_3d参数 Parameter Type Mandatory Description x length yes position on the x-axis y length yes position on the
https://{endpoint}/v1.0/{project_id}/data/processors/10000 { "description" : "this is description", "visibility" : "PRIVATE", "image_repo_id" : 10001
/usr/bin/python3 /usr/bin/python && \ ln -sf /usr/bin/pip3 /usr/bin/pip && \ # 如果在root下安装pip依赖，在步骤3后需要对python库添加权限，如 # chmod -R 777 ${PYTHONPATH}/lib/python3
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，在计算得分时不考虑指标重要度，只关注失败指标个数占总指标的比例。
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