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Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 图3 算法配置 评测项配置 用户可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”，设置评测标准。 内置评测配置：请选择“评测管理”服务中创建成功的内置评测配置。 自定义评测镜像：请选择在“评测管理”服务中创建成功的自定义评测镜像。创建评测镜像请参考创建评测镜像。
Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 图3 算法配置 评测项配置 用户可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”，设置评测标准。 内置评测配置：请选择“评测管理”服务中创建成功的内置评测配置。 自定义评测镜像：请选择在“评测管理”服务中创建成功的自定义评测镜像。创建评测镜像请参考创建评测镜像。
急转向（Steering）检测 侧向加速度过大会对车辆的侧倾稳定性和乘员体验造成不良影响，急转向检测的目的是判断主车在行驶过程中，侧向加速度是否过大。 侧向加速度的阈值设置为2.3 ，具体参考《i-vista评测规程》第5页最后一段。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：accY。 该指标的异常时间点记录类
方便排查和定位路测数据存在的问题。 前提要求 3D回放对回放机器配置有以下要求： 回放机器需要GPU硬件。硬件加速的方式：在chrome设置-高级中打开硬件加速 。 机器的参考配置（最低配置）：8核cpu 、UHD620的gpu 、16G内存 、100Mbps带宽。 查看数据回放
Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 图3 算法配置 评测项配置 用户可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”，设置评测标准。 内置评测配置：请选择“评测管理”服务中创建成功的内置评测配置。 自定义评测镜像：请选择在“评测管理”服务中创建成功的自定义评测镜像。创建评测镜像请参考创建评测镜像。
文本标注模板工具，且可以通过管理后台进行标签和属性的配置；支持自定义标签属性及默认标签属性模板；支持多种标签展示类型；支持字体大小和行间距设置；提升项目功能完整性和标注服务在文本标注场景下的竞争力。当前支持文件类型包括：txt、yaml、csv、xml，文件编码仅支持UTF-8。单个文本不超过100M。
时，“作用范围”需要选择“区域级项目”，然后在指定区域（如华北-北京1）对应的项目（cn-north-1）中设置相关权限，并且该权限仅对此项目生效；如果在“所有项目”中设置权限，则该权限在所有区域项目中都生效。访问Octopus时，需要先切换至授权区域。 图1 权限授权 IAM在
完成在线服务基本信息和模型仓库及配置。 图1 在线服务配置 名称：输入在线服务名称，只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，输入长度不能超过64个字符。 运行时间：设置在线服务运行时间，运行时间到期后，在线服务将自动停止。在线服务的最晚停止时间为模型套餐包的最晚失效时间。模型套餐包的最晚失效时间，可以在“总览”界面，“我的模型”区域查看。
图1 数据递送流程图 新建订单 在左侧菜单栏中，单击“数据合规”。 选择“数据递送”页签，单击“新建订单”。 图2 新建订单 数据盘个数：设置数据盘个数，输入值必须在1到12之间。 备注：简要描述订单信息。 勾选“我已阅读并同意《八爪鱼自动驾驶云服务声明》”。 单击“确定”，即可新建一个数据合规订单。
推理服务镜像同训练任务镜像一样，必须内置一个用户名为“ma-user”，组名为“ma-group”的普通用户，且必须确保该用户的uid=1000、gid=100。 需要明确设置镜像的启动命令。执行命令如下： CMD sh /home/mind/run.sh 服务端必须使用https协议， 且暴露在所有网络平面（0
pisodes/scenarios 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户
合部署，基于高性能网络模型提供全方位、多场景、安全稳定的容器运行环境，平台可以将集群统一纳管，更方便查看节点资源使用量和修改节点用途，以及设置资源规格。其中，cce-user-job集群需强制纳管以适配资源规格。如果用户直接通过后台操作k8s集群及节点造成环境错乱，则需承担责任。
标签管理 标签管理中的标签分为平台内置的场景挖掘标签和用户自定义标签。平台内置标签详情请查看表1 内置标签列表。用户还可根据实际需求，自定义设置需要的标签。当前支持两种方式添加标签：在线创建和文件上传。 表1 内置标签列表 场景挖掘方式 场景分类 子类 标签 内置场景挖掘规则 道路
取R为2m）范围内时， 则判定主车到达了终点。 在没有设置终点时， proto协议会把目标点默认初始化(0,0,0)， 因此本设计认为当终点为(0,0,0)时， 是没有终点的情况， 故不允许场景设计者在设计场景终点时将终点设置为(0,0,0)。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。
数据资产简介 在自动驾驶产品的开发过程中，海量的数据存储和管理是当前自动驾驶平台面临的业务挑战之一。 Octopus平台的数据服务模块提供了海量数据采集、存储以及数据并行处理等功能，供后续服务进行统一使用。数据服务开发流程如下： 图1 数据服务开发流程 地图管理：支持上传高精地图数据，可用于数据回放、仿真场景等功能。
xyz_point、odr_point和road_point必须设置且仅设置一个，用以提供位置信息。 orientation非必选项，当不设置orientation时，对应roll、pitch、yaw均为0时的方向。 使用xyz_point、设置orientation my_xyz: xyz_point
全性。 并行仿真 实车测试成本高，危险系数高，提供并行仿真能力，能够利用云端资源快速回归仿真场景，提供上千个并行仿真节点，完成日行百万公里虚拟里程。 合规性 脱敏算子对数据包进行脱敏处理（包括人脸、车牌、gnss高程），保证用户数据上传的合规性，避免个人隐私泄露，保护用户的数据信息和财产安全。
登录Octopus服务平台，在左侧菜单栏中单击“总览”。 单击购买服务入口。 图1 购买入口 选择需要购买的扩展资源包（以购买“同时在线用户数扩容包”为例），设置购买时长、购买个数以及是否自动续费。 图2 购买“同时在线用户数扩容包” 单击“下一步”，按需选择存储扩容包、通用处理节点和AI处理节点，
全性。 并行仿真 实车测试成本高，危险系数高，提供并行仿真能力，能够利用云端资源快速回归仿真场景，提供上千个并行仿真节点，完成日行百万公里虚拟里程。 合规性 脱敏算子对数据包进行脱敏处理（包括人脸、车牌、gnss高程），保证用户数据上传的合规性，避免个人隐私泄露，保护用户的数据信息和财产安全。
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
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