OnSite学习中心
自动驾驶数据集学习与应用平台
OnSite学习中心是一个用于自动驾驶技术学习交流与资源共享的综合平台。OnSite学习中心按照研究问题与细分任务归纳整理包括数据集、示例模型、标杆模型、排行榜等在内学习资源，致力于构建自动驾驶技术的世界观。平台针对不同水平用户提供分类服务，帮助初级学习者快速上手，协助专业学习者研究进阶，鼓励算法开发者贡献者共建共享，促进形成完善的自动驾驶学习社区。
OnSite学习中心按照“问题-任务-数据集-示例模型-标杆模型-排行榜”的思路组织平台学习资源。“问题-任务-数据集-示例模型”旨在为初学者提供基础理论的教学并上手实现基础模型；“标杆模型”由算法开发者提供，旨在为专业学习者提供进阶的模型资源；“排行榜”为算法开发者设立，旨在推动自动驾驶算法的迭代优化。通过提供分级个性化服务，平台便于初学者快速学习自动驾驶技术，对赋能自动驾驶理论与实践教学、加速推动自动驾驶算法开发具有重要意义。
了解技术体系，上手示例模型
- OnSite学习中心为初级学习者提供了精炼的学习资源，包括基础知识介绍与上手示例代码。
- 在快速开始中，你可以访问这些资源。对应“感知、预测、决策规划、控制、端到端”5个问题，我们均给出了问题-任务的描述，并针对主流且基础的研究模型提供了保姆级教程，使得学习者能够在掌握基础知识后，通过动手实践来加深对理论知识的认识。
在线代码实践指南
为降低学习门槛，OnSite学习中心基于JetBrains Datalore平台提供云端代码实践环境，支持Python语言编写的交互式Notebook学习。您可在线阅读知识文档并直接运行代码，无需本地配置环境：
- 在线运行流程：
- 点击课程中「在线运行代码」按钮，进入Datalore共享项目页
- 使用谷歌邮箱或JetBrains账号登录/注册（前往注册）
- 点击「Copy to Private Workspace」将项目复制至个人空间
- 在私有Notebook中逐块运行代码或一键执行全流程
- 提示：
- 共享项目仅支持查看，需复制至私有空间后方可编辑
- Notebook整合图文说明与代码模块，支持交互式调试
- 本地运行需通过PyCharm配置Conda环境（详见项目内指引）
学习标杆模型，使用资源库
开发标杆模型，加入排行榜
参与社区，共建共享
- 我们鼓励所有用户参与共建，将自己在研究或实践中发现的问题、任务、数据集或模型分享到OnSite学习中心。无论是发现了新的数据集、实现了某个SOTA模型，还是遇到了值得探讨的技术难题，都可以通过平台提交贡献。学习中心鼓励参与OnSite的共建共享，包括加入各研究问题/任务的排行榜与社区讨论。
