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采样方式有几种？ 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，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
采样方式介绍 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=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
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，训练或评测引擎一般需包含cuda/cudnn等算法基础
Dockerfile示例 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
获取项目ID 操作场景 在调用接口的时候，部分URL中需要填入项目ID，所以需要获取到项目ID。有如下两种获取方式： 调用API获取项目ID 从控制台获取项目ID 调用API获取项目ID 项目ID可以通过调用查询指定条件下的项目列表API获取。 获取项目ID的接口为“GET ht
数据提取作业（数据集） 作业输入输出规范 Input 平台会以环境变量的形式提供以下参数： rosbag_path： rosbag路径，以.bag结尾。 output_dir：最终输出数据集路径。 tmp_dir：供用户存储临时文件的目录。 task_content_json：人
预审核操作指导 预审核的方式是使用审核模型，生成预审核作业，对标注任务进行审核，可快速得到标注任务的质量指标，通过报告展示预审核结果。 在左侧菜单栏中选择“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击项目名称。 选择“批次任务列表”，单击批次任务前的。 单击“状态”为“
规范管理 规范便于标注和审核人员在标注和审核过程中依据规范进行标注和审核，提高任务完成质量。添加规范的方式有以下两种： 规范管理中添加规范。 添加批次任务时，添加规范。 添加规范 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击项目名称，进入项目内任务列表。
controller） 通过车辆名: vehicle的方式来为车辆命名。通过keep(it.name == 指定车型名称)的方式来指定车辆类型。通过keep(it.initial_bm == 指定controller名称)的方式来指定controller类型，目前均只能支持仿真器B
length yes 匝道的长度。 road_aids_type road_aids_type yes 道路辅助设施类型，匝道合流时匝道和主路的连接方式，目前共有三种：DType-1（直接式1）、DType-2（直接式2）和PType（平行式）。 参数取值范围： lane_width: length
审核操作指导 审核是检验标注任务质量的一个手段，审核的方式是从标注任务中抽取一定比例的图片，通过被抽取的图片标注准确率判断该标注任务整体准确率，该标注任务是否通过审核。 在左侧菜单栏中选择“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击项目名称。 选择“批次任务列表”，单击批次任务前的。
模型仓库 模型仓库介绍 模型管理模块支持以模型仓库的方式对模型进行纳管和归档，每个模型仓库中又可以创建若干个模型版本，方便对同类模型统一管理。 模型包含镜像和文件两部分。其中镜像与模型仓库绑定，也就是说同一个模型仓库的版本共享一个镜像；文件存储在对象存储（OBS）中， 各个版本的文件一般不同。
计费概述 八爪鱼自动驾驶云服务是用于开发自动驾驶产品的一站式全托管平台。 Octopus服务的计费方式简单、灵活，根据不同使用场景，您可以选择不同的计费模式和计费项。 通过阅读本章内容，您可以快速了解Octopus服务的计费模式、计费项、续费、欠费与到期和费用账单。 父主题： 计费说明
认证鉴权 调用接口有如下两种认证方式，您可以选择其中一种进行认证鉴权。 Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。 Token认证 Token的有效期为24小时，需
→ 训练模型 → 仿真任务”的全流程开发，针对每个环节，其使用是相对独立自由的。本章节梳理了Octopus使用流程详解，此文档介绍其中一种方式完成自动驾驶开发。 图1 Octopus的使用流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 数据准备 创建算子 基于您的业务数据
创建数据集 平台支持用户创建数据集，通过数据提取将原始数据提取合并，进行数据预览。根据数据来源不同，创建的方式不同。 数据集来源分类 数据集来源分如下类型： 本地：直接从本地计算机上传数据集。 需提前准备文件保存至本地，且需满足如下条件： 仅支持上传扩展名为png、jpg、jpe
触发器与触发条件（Trigger and condition） 用户可以使用wait+触发条件的方式来设置动作的触发条件condition，可以使用的触发条件有：触发条件（elapsed） 、触发条件（object_distance）、触发条件（point_distance） 、
身份认证与访问控制 身份认证 用户访问Octopus的方式有多种，包括Octopus控制台、API，无论访问方式封装成何种形式，其本质都是通过Octopus提供的REST风格的API接口进行请求。 Octopus的接口均需要进行认证鉴权以此来判断是否通过身份认证。通过控制台发出的
Octopus平台支持用户在仿真器中加载场景库中的场景，在线编辑、运行并回放。 单击进入在线仿真页面，单击页面右上方的“加载场景”。 选择加载场景方式。 选择需要加载的场景、泛化场景或测试用例。 如果场景数量多，用户也可根据场景的标签进行过滤，并选择需要加载的场景。 在搜索框中输入搜索内
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
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