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钟级处理完成。自动驾驶场景生成，通过NeRF技术实现车型变换、车道变换、场景组合渲染等应用。自动驾驶预标注，代替人工标注，支持2D、3D、4D自动标注，准确率超过90%。自动驾驶多模态检索支持以文搜图、以图搜图等多维检索能力，实现百万图片分钟级检索。 如何访问Octopus Oc
CPU：输入CPU核数。 内存：输入内存大小。 如果需要使用关键字功能，请确保算法程序可以在前台（stdout）打印该日志。建议使用日志库实现输出，如果使用printf等调试打印，可能结果会无效。 以上信息填写完成后，单击“创建”新建算法。 查看算法详情。 算法新建后，在“算法列
钟级处理完成。自动驾驶场景生成，通过NeRF技术实现车型变换、车道变换、场景组合渲染等应用。自动驾驶预标注，代替人工标注，支持2D、3D、4D自动标注，准确率超过90%。自动驾驶多模态检索支持以文搜图、以图搜图等多维检索能力，实现百万图片分钟级检索。 如何访问Octopus Oc
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。 模型可用于预标注、预审核
及节点造成环境错乱，则需承担责任。 查看集群纳管 资源管理 工作空间 在使用Octopus自动驾驶云服务之前，如果您想实现资源隔离管理，您可以创建工作空间，实现资源隔离。default工作空间为系统预置，Public授权类型，无法创建、编辑和删除，默认为主工作空间。创建不同的工作
驾驶员模型。 如果选择“使用Datahub”，仿真任务在3d回放时可展示预测、规控、定位等算法内部信息，用户还能根据算法内部数据的pb文件实现算法的白盒化评测。 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。
驾驶员模型。 如果选择“使用Datahub”，仿真任务在3d回放时可展示预测、规控、定位等算法内部信息，用户还能根据算法内部数据的pb文件实现算法的白盒化评测。 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。
种子地图的逻辑场景样例（仿真器B） 配合静态场景的种子场景，在本节提供了对应的适配仿真器B的逻辑场景样例。 straight merge split junction 父主题： 动静态配套样例
CPU：输入CPU核数。 内存：输入内存大小。 如果需要使用关键字功能，请确保算法程序可以在前台（stdout）打印该日志。建议使用日志库实现输出，如果使用printf等调试打印，可能结果会无效。 以上信息填写完成后，单击“创建”新建算法。 查看算法详情。 算法新建后，在“算法列
junction 简述：地图场景为交叉口。lead_vehicle和主车Ego一前一后分别以LeadVehicle_TargetSpeed_Ve0和Ego_TargetSpeed_Ve0的初始速度向交叉口行驶，Ego设定了目标在右转车道上的目标点Target_position，仿
驾驶员模型。 使用Datahub：勾选该项后，仿真任务在3d回放时可展示预测、规控、定位等算法内部信息，用户还能根据算法内部数据的pb文件实现算法的白盒化评测。 Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 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。
split 简述：地图场景为匝道分流。lead_vehicle和主车Ego在主道的同一车道上分别以35kph和Ego_InitSpeed_Ve0的初始速度一前一后行驶，Ego设定了目标在匝道上的目标点Target_position，仿真开始后激活Ego控制器（控制器会影响Ego去
0m) 逻辑场景（Logical scenario） 逻辑场景的参数声明通过：范围型[最小值..最大值] 和枚举型[值1, 值2] 的方式来实现泛化： 范围型支持float和scalar类型。 枚举型支持int, float, bool, str, enum和scalar类型，且需要保证枚举列表中的元素均为相同类型。
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
merge 简述：地图场景为匝道合流。主车Ego在主道行驶，初始速度为Ego_InitSpeed_Ve0，Ego设定了目标在主道右侧2车道上的目标点Target_position，仿真开始后激活Ego控制器（控制器会影响Ego去往Target_position的寻路算法，但目前仿
单击结束。 绘制垂直线。 同选择矩形框工具方式与类别一致选择直线图形工具（快捷键2，非小键盘）。 长按键盘Shift，单击直线开始点，再单击直线结束点，可以绘制成一条垂直线。 同理操作可绘制水平线 。 绘制点。 同选择矩形框工具方式与类别一致选择点图形工具（快捷键1，非小键盘）。
管模型评测用途的任务作业集群后创建。 优先级：设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。 选择模型与数据集 图2 选择模型与数据集 选择模型：选择模型仓库和对应的模型版本，如果需要将模型对应的原始算法也挂载到用户评测容器中，可单击勾选“关联已有算法”，
勾选2-4个任务（要求类别相同，且均为已完成状态），单击“对比”创建对比任务，具体步骤请参考评测对比。 评测任务相关操作与任务所处状态约束关系请见下表。 表5 作业状态与操作约束关系 作业状态 重建 删除 停止 继续 排队中 - √ √ - 等待中 - - √ - 提交中 - - - -
除原任务选项，同时可重新选择需要修改的参数。 停止任务 单击该条任务后的“停止”，对停止编译任务。 编译任务相关操作与任务所处状态约束关系请见下表： 表3 操作与状态约束关系 作业状态 重建 删除 停止 排队中 - √ √ 等待中 - - √ 提交中 - - - 提交失败 √ √
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模式进行构建。 以训练、评测
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