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调用说明 Octopus自动驾驶云服务提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用API。 调用API时，需要用户网络可以访问公网。 同时Octopus自动驾驶云服务还提供多种编程语言的
），拼接起来如下所示。 https://iam.cn-south-1.myhuaweicloud.com/v3/auth/tokens 图1 URI示意图 为查看方便，在每个具体API的URI部分，只给出resource-path部分，并将请求方法写在一起。这是因为URI-sch
s中的数据安全可靠。 表1 表1 多种数据保护手段 数据保护手段 简要说明 传输加密（HTTPS） 支持HTTP和HTTPS两种传输协议，为保证数据传输的安全性，推荐您使用更加安全的HTTPS协议。 数据备份 支持设置数据库的备份和恢复，来保障数据的可靠性。 权限最小化 临时AK
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 https://{Endpoint}/v3/projects”，其中{Endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点获取。 接口的认证鉴权请参见认证鉴权。
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
最大值：2000000000000 dpk_id 是 String 数据包id，以DPK开头，加7-13位数字 tag_ids 是 Array of integers 标签id列表，目前仅限一个标签，可通过“获取标签列表”获取 最小值：1 响应参数 状态码： 201 表4 响应Body参数
偏移车道中心线距离检测是指主车的质心相对于车道中心线的垂直距离，当该偏移距离大于某一阈值时（本设计取0.3m，该阈值可以用户自定义），则偏移车道中心线距离检测不通过。 偏移车道中心线横摆角检测是指主车行驶时速度方向与车道中心线的夹角，当该夹角大于某一阈值时（本设计取0.05rad，该阈值可以用户自定义），则偏移车道中心线横摆角检测不通过。
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，需要使用一个Token鉴权时，可以先缓存起来，避免频繁调用。
用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 响应参数 无 请求示例 删除标签 https://{endpoint}/v1.0/{project_id}/data/tags/1 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 删除成功
用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 响应参数 无 请求示例 删除算子 DELETE https://{endpoint}/v1.0/{project_id}/data/processors/10000 响应示例 无 状态码 状态码
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 id 是 String 导入ID，DCL开头，加13位数字 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Token
用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 响应参数 无 请求示例 删除镜像仓库 DELETE https://{endpoint}/v1.0/{project_id}/common/image-registry/image-repos/10357
创建训练作业前需要先选择算法，可以使用Octopus内置的算法，也可以自定义算法。 训练算法 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，用于衡量一个模型及其标注结果的可信度。自动驾驶领域的模型多用于目标检测，如识别并标注出图像中车辆、行人、可行区域等对象。 模型评测
参数 参数类型 描述 name String 标签名称 description String 标签描述 请求示例 获取标签导入模板 https://{endpoint}/v1.0/{project_id}/data/tags/template 响应示例 状态码： 200 标签导入模板文件示例
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，此处以购买“自动驾驶数据管理缓存扩容包”和“octopus计算型CPU(16u32g)专属实例”为例。 图3 购买扩容包和通用处理节点 单击“下一步：确认配置”，并勾选“我已阅读并同意《八爪鱼自动驾驶云服务声明》”。
进行测试，场景库的目的则是将一批有相同测试目的的场景进行汇总，如想测试Acc算法的应对切入功能，可将多个应对切入的测试场景归到一个场景库，进而在创建仿真任务时可直接选择该场景库进行仿真。 逻辑场景和逻辑场景库 逻辑场景是基于状态空间变量对功能场景的进一步详细描述，每个逻辑场景都有
String 操作类型 枚举值： MOVE_TOP(置顶) MOVE_TAIL(置底) MOVE_UP(上移一位) MOVE_DOWN(下移一位) 响应参数 无 请求示例 操作队列 https://{endpoint}/v1.0/{project_id}/data/queuing-jobs/1
"duration": "18s", "name": "aaa.wav", "source": "https://obs_pathXXX/XXX/aaa.wav" }, "labels": [{ "serial_number":
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 id 是 String 数据包id，以DPK开头，加7-13位数字 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 topic 是 String opendata消息名 最大长度：255
RespMetaInfo 参数 参数类型 描述 current_time String 请求时间，UTC时间格式，时间为UTC标准时间 请求示例 创建算子 https://{endpoint}/v1.0/{project_id}/data/processors { "name" : "processor"
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