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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-scheme都是HTTPS，而Endpoint在同一
这些可用区通过延迟低、吞吐量高且冗余性高的网络连接在一起。利用可用区，您可以设计和操作在可用区之间无中断地自动实现故障转移的应用程序和数据库。与传统的单个或多个数据中心基础设施相比，可用区具有更高的可用性、容错性和可扩展性。 Octopus通过对DB的数据进行备份，保证在原数据被破坏或损坏的情况下可以恢复业务。
流水和明细账单”查看费用账单，以了解自动驾驶云服务某个产品在某个时间段的使用量和计费信息。 账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后，会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上报使用量到计费系统进行结算。按需计费模式产品根据使用量类型的不同，分为按小时、按
使用流程 Octopus平台提供了从“数据准备 → 标注数据 → 训练模型 → 仿真任务”的全流程开发，针对每个环节，其使用是相对独立自由的。本章节梳理了Octopus使用流程详解，此文档介绍其中一种方式完成自动驾驶开发。 图1 Octopus的使用流程 表1 使用流程说明 流程
步骤五：创建仿真任务 任务配置 仿真任务配置主要由仿真算法、评测项配置和场景三部分组成。仿真算法提供自动驾驶控制算法；评测配置提供评测依据；场景作为自动驾驶模拟场景，测试仿真算法的控制效果。 创建仿真任务配置时需要完成基本配置、算法配置，评测项配置和选择场景几部分的内容。创建任务配置的步骤可参考如下：
任务配置 任务配置主要由仿真算法、评测项配置和场景三部分组成。仿真算法提供自动驾驶控制算法。评测配置提供评测依据。场景作为自动驾驶模拟场景，测试仿真算法的控制效果。 创建任务配置 创建仿真任务配置时需要完成基本配置、算法配置，评测项配置和选择场景几部分的内容。创建任务配置的步骤可参考如下：
error 对象存储访问错误 请联系华为自动驾驶云服务技术支持团队或稍后再试 500 octopus.000131 Database access error 数据库接入连接出现错误 请联系华为自动驾驶云服务技术支持团队或稍后再试 表3 镜像仓库错误码 状态码 错误码 错误信息 描述
等数据在仿真场景中变化量绘制成图表，便于用户直观考量规控算法的控制质量。用户也可将业务所需关注的数据集合成新的图表，对比查看。 查看器一次只支持载入5个任务场景，页面最多支持5个框图展示，一个框图最多支持10条信息选择，。 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 并行仿真”。 在界面的
传感器标定 标定数据记录车辆本身以及车辆上传感器的配置信息，一个标定项对应一个传感器标定文件。Octopus标定文件需满足标准，平台会对上传的每个标定文件名、格式和类型做检查。 本地编写标定文件 当前支持车架配置以及传感器标定信息配置：车架配置、相机以及激光雷达。 以创建激光雷达类型
对于镜像类型的资产，Octopus会将资产保存在Octopus官方的SWR仓库内。 对于用户提供的一些个人信息，Octopus会保存在数据库中。 父主题： 安全
"labels_ext":{} } 不同类型的任务对象基本信息所需格式不同，具体如下所示： 2D目标检测： labels中保存每个预测对象的基本信息，每个基本信息格式如下所示。 { 'label_meta_id': 168, #标注对象对应的平台标注物的ID，可从标
Octopus服务部署了态势感知服务，以感知攻击现状，还原攻击历史，同时及时发现合规风险，对威胁告警及时响应。 Octopus对存放关键数据的数据库部署了数据库安全服务。 云服务防抖动和遭受攻击后的应急响应/恢复策略 Octopus服务具备租户资源隔离能力，避免单租户资源被攻击导致爆炸半径大，影响其他租户。
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/SK和SecurityToken是系统颁发给用户的临时访问令牌，通过接口设置有效
Region分为通用Region和专属Region，通用Region指面向公共租户提供通用云服务的Region；专属Region指只承载同一类业务或只面向特定租户提供业务服务的专用Region。 详情请参见区域和可用区。 可用区（AZ，Availability Zone） 一个A
"222222222244444 2222222222" } } labels_ext中保存点云中每个点的标注类别，具体内容说明参考OCTOPUS数据集格式说明。predict_labels_ext中保存点云中每个点的模型预测类别。 3D语义分割审核结果可视化说明：针对有审核属性错误的标注对象，展示该标注对象对应位置点的预测类别。
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 。 图3 绘制垂直线 图4 绘制垂直线 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）。
在考试记录列表，单击“考试记录”，单击操作栏中的“删除”，可根据情况删除考试记录的状态。 说明： 当考试记录的状态为终态（判卷失败、已通过、失败）时，方可进行删除操作。 只有一条未通过记录不允许删除。 当考试记录生成后，由对应的标注员或者审核员登录系统，单击“考试记录”名称，根据提示就可以进行考试。 父主题： 培训考试
主车关键状态量的（如速度、加速度）的时间序列数据，用于前端进行可视化曲线展示。 metrics Octopus内置了一批大类评测指标，并且每个大类评测指标下会多个子类指标。 该字段用于保存每个大类和子类评测指标的通过/未通过/无效的结果状态。 其中无效状态表示该指标在特定场景下是没意义的，如在没有交通灯的
度。 即使主车未发生碰撞，当碰撞时间过小时，发生碰撞的风险太大，这样也是不合理的。 当碰撞时间小于某一阈值（该阈值可用户自定义，本设计默认取1.5s），则判定碰撞时间检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_POINT。
定义标签，从其他维度分类场景，更高效管理场景库。在创建仿真评测任务时，基于分类标签体系，可快速筛选出符合评测任务需求的场景。 ODD筛选：每个自动驾驶系统运行的前提条件和适用范围可能不同，因此在进行场景测试时，对应的场景是属于自动驾驶系统设计运行域内至关重要。ODD（operational
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