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在線評測系統(tǒng)是一款面向高?；A編程類課程（C/C++/Python/Java等）在線實驗與在線考試的實踐教學輔助平臺.在線評測系統(tǒng)針對高校編程類課程提供實踐教學環(huán)節(jié)和試卷考核的服務，提供C/C++/Java/Python四種基礎編程語言的在線編寫、編譯、運行、評測一體化服務流程，
在線評測系統(tǒng)是一款面向高?；A編程類課程（C/C++/Python/Java等）在線實驗與在線考試的實踐教學輔助平臺.在線評測系統(tǒng)針對高校編程類課程提供實踐教學環(huán)節(jié)和試卷考核的服務，提供C/C++/Java/Python四種基礎編程語言的在線編寫、編譯、運行、評測一體化服務流程，
項目實習生 深度學習模型優(yōu)化 深度學習模型優(yōu)化 領域方向：人工智能 工作地點： 深圳 深度學習模型優(yōu)化 人工智能 深圳 項目簡介 為AI類應用深度學習模型研發(fā)優(yōu)化技術，包括神經(jīng)網(wǎng)絡結構設計，NAS搜索算法，訓練算法優(yōu)化，AI模型編譯優(yōu)化等。 崗位職責 負責調研深度學習模型優(yōu)化技術
該API屬于SIS服務，描述: 口語評測接口,基于一小段朗讀語音和預期文本,評價朗讀者發(fā)音質量。當前僅支持華北-北京四。接口URL: "/v1/{project_id}/assessment/audio"
通用計算實例C3獲得《性能表現(xiàn)優(yōu)異獎》 本次賽事基于實際應用場景開展，相對于傳統(tǒng)跑分評測，其結果更貼近用戶真實業(yè)務。在CPU主機性能測試中，華為云最新一代通用計算增強型云主機C3，基于華為在軟硬結合，虛擬化技術方面的深度積累，較上一代性能提升200%，整體算力領先業(yè)界15%。
報告指出，2018年以來，華為云積極升級預測分析和機器學習解決方案，不僅提供AI開發(fā)平臺ModelArts用于機器學習模型訓練和推理，同時集成了開源深度學習框架MindSpore，以及Ascend產(chǎn)品組合。此外，華為云還為用戶提供云上和邊緣設備上一致的模型開發(fā)和部署體驗。
期望的預警次數(shù)； 默認期望的預警次數(shù)為-1，此時只要該預警功能激活至少一次，則評測項通過；當設置期望的預警次數(shù)為正數(shù)或0時（0代表期望預警功能不被激活），只有當預警功能激活次數(shù)和期望預警次數(shù)相同時，評測項才通過； 該指標僅對有算法pb的場景有效。當算法pb中未設置預警項，或預警項
評測結果 評測任務完成后，可單擊評測任務名稱查看模型評測各項得分。任務詳情頁面展示了評測任務詳情信息以及評測模型結果信息兩部分內(nèi)容。 任務詳情 任務詳情頁面，詳細展示了任務名稱、類別、資源規(guī)格等基本信息。 任務視圖 可查看在當前視圖下的評測結果、任務日志和資源占用情況。 壞例判別
處理每幀數(shù)據(jù)，不斷更新評測結果。 仿真結束時，將最后一幀的評測結果作為最終的評測結果，通過EVA_PATH環(huán)境變量獲取評測pb路徑，經(jīng)評測結果寫入到評測pb文件中。 延時評測 圖2 延時評測 如上圖所示，延時評測以仿真pb文件作為輸入，進行評測邏輯處理后，將評測結果寫成評測pb。 其中仿真pb是通過八爪魚提供的sim_osi
評測任務 創(chuàng)建任務 評測結果 父主題： 模型評測
內(nèi)置評測指標簡介 評測算法從駕駛安全性，合規(guī)性，智能性，舒適性維度對自動駕駛系統(tǒng)進行全面評價。評測指標的pass/fail標準比較復雜，需要對一些評測函數(shù)的細節(jié)進行介紹。 point_type：是一個PointType的枚舉類型，表示該子類指標發(fā)生特殊狀態(tài)（一般是指發(fā)生異常）時的
查看Agent評測報告 Agent評測任務創(chuàng)建成功后，可以查看評測任務報告，具體步驟如下： 登錄ModelArts Studio平臺，在“我的空間”模塊，單擊進入所需空間。 圖1 進入空間 在左側導航欄中選擇“評測中心 > 評測任務”的“自動評測”頁簽。 單擊操作列“評測報告”，在“
參考創(chuàng)建評測任務。 單擊“添加”，在評測對比任務頁面顯示新創(chuàng)建的對比任務信息。 也可以通過在評測任務列表勾選2-4個任務（要求類別相同，且均為已完成狀態(tài)）單擊“對比”按鈕的形式進行新建評測對比任務。 評測對比相關操作 在“評測對比”列表，可對任務進行以下操作。 表1 評測對比相關操作
內(nèi)置評測指標說明 內(nèi)置評測指標簡介 安全性評測指標 合規(guī)性評測指標 智能性評測指標 舒適性評測指標 父主題： 評測管理
創(chuàng)建評測腳本 添加評測腳本流程為“初始化評測腳本 > 選擇評測腳本文件 > 上傳評測腳本文件”。具體操作步驟如下： 在左側菜單欄中選擇“訓練服務 > 模型評測”。 選擇“評測腳本”頁簽，單擊“新建評測腳本”，填寫腳本名稱和描述信息。 單擊“初始化”，完成腳本的初始化過程。 上傳文件 將
創(chuàng)建Agent評測集 登錄ModelArts Studio平臺，進入所需空間。 圖1 進入空間 在左側導航欄中選擇“評測中心 > 評測集管理”，單擊“創(chuàng)建評測集”，評測集類型選擇“Agent數(shù)據(jù)”， 填寫對應信息，進行創(chuàng)建Agent評測集。 支持導入jsonl，csv，excel
評測類型：分“內(nèi)置評測配置”和“自定義評測鏡像”，選擇“內(nèi)置評測配置”。 評測模式：選擇“實時評測”或“延時評測”。詳情請參考實時評測和延時評測介紹。 以上信息填寫無誤后，單擊“確認”。 查看內(nèi)置評測配置詳情 評測類型為內(nèi)置評測配置時，項目詳情包含評測基本信息和自定義評測配置兩部分。 基本信
安全性評測指標 碰撞（Collision）檢測 碰撞檢測的目的是判斷主車是否與其它交通參與物發(fā)生碰撞。 在進行碰撞檢測時，根據(jù)與主車碰撞的物體類型的不同對碰撞類型進行細分。 具體分為： 車的車碰撞檢測 追尾檢測 被追尾檢測 正面對碰檢測 垂直角度碰撞檢測 斜角側碰檢測 車人碰撞檢測
舒適性評測指標 減速度（Deceleration）檢測 減速度檢測的目的是： 判斷主車在整個行駛過程中制動減速度是否超過對應的舒適性閾值。 本設計的減速度的默認閾值為3。 加速度變化率（Jerk）檢測 加速度變化率是加速度對時間的導數(shù)。 加速度變化率也被稱為沖擊度，沖擊度反映了駕駛員的瞬態(tài)沖擊體驗。
合規(guī)性評測指標 壓實線（Onto Solid line）檢測 壓實線檢測的目的是判斷主車行駛過程中是否壓到實線。 當主車與距離最近的車道線的小于主車寬度的一半時，并且該車道線的類型為OSI定義的osi3.LaneBoundary.classification.type.TYPES
Octopus平臺提供對評測任務的管理，包括創(chuàng)建、刪除、停止評測任務的操作。在評測任務頁面， 實時顯示多條評測任務的狀態(tài)、任務創(chuàng)建時間等信息。評測任務創(chuàng)建完畢后，觸發(fā)任務。評測任務結束后會生成評測任務結果文件，詳細展示模型的各項評測指標得分。 創(chuàng)建評測任務 評測任務與評測參數(shù)和數(shù)據(jù)集有關。具體步驟如下：
