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Octopus系统策略 策略名称 描述 策略类别 角色/策略内容 Octopus FullAccess Octopus管理员权限,拥有该权限的用户可以操作并使用所有Octopus服务。 系统策略 Octopus FullAccess策略内容 Octopus CommonOperations Octo
查看训练任务的运行情况。CCE平台训练任务生成的日志文件有以下四种: train-{id}-{index}.log:用户实际训练任务的训练日志。 train-{id}-{index}-init.log:Octopus平台提供的前置数据的准备日志。 train-{id}-{index}-sidecar
Powertrain max_speed: #m/s最大速度 max_reversing_speed: #m/s最大倒车速度 max_deceleration: #最大减速度 max_acceleration:
object 实际返回信息 meta_info RespMetaInfo object 元数据 表7 payloadWithSingleString 参数 参数类型 描述 item String 创建的导入任务id 表8 RespMetaInfo 参数 参数类型 描述 current_time
m_rate_peak: acceleration = [5kmphps, 10kmphps] Duration: time = [100s, 120s] # entity Ego: vehicle with: keep(it.name == "Saimo")
打标信息。 输出结果完成后,作业容器需要在output目录创建一个名为“_SUCCESS”的标识文件,用于通知系统作业已完成。如果作业主动捕获到异常并失败退出,可在output目录创建一个名为“_FAILURE”的标识文件,用于通知系统作业已失败。 运行完成并上传的挖掘结果可以在
= 2.0mps CutInVehicle_SpeedChange_RatePeak: acceleration = 0.0mpss CutInVehicle_Acceleration_Target: speed = 15.0mps m_right: side_left_right
object 实际返回信息 meta_info RespMetaInfo object 元数据 表7 payloadWithSingleNumber 参数 参数类型 描述 item Long 资源id 表8 RespMetaInfo 参数 参数类型 描述 current_time String
payload DataJobDetailPayload object 实际返回信息 meta_info RespMetaInfo object 元数据 表4 DataJobDetailPayload 参数 参数类型 描述 item DataJobDetailVo object 作业详情
标注列表只展示关联对象的标注物。键盘按键“ESC”退出绘制状态,右侧标注列表展示所有的标注物。 图2 2D补框 在点云界面单击左侧工具栏“AI标注”(快捷键b),框选3D,此时右侧标注列表只展示关联对象的标注物。双击空白处退出绘制状态,右侧标注列表展示所有的标注物。 图3 点云补框
帧中的标注框。具体步骤如下: 选中左侧工具栏“追踪 > 插值标注 > 线性插值 / AI插值”,开启插值模式。 插值标注开启中,可通过左侧图标切换或使用快捷键切换插值计算模式(线性插值 / AI插值)。 在第n帧选中一个追踪对象的标注框。 c 按c键将当前帧设置为关键帧。 向后切至第n+k帧。
参数 参数类型 描述 payload DataJobQueuePayload object 实际返回信息 meta_info RespMetaInfo object 元数据 表5 DataJobQueuePayload 参数 参数类型 描述 list Array of jobQueueVo
的用途标签即可调度使用。 octopus计算型CPU(64u128g)专属实例 AI处理节点 octopus计算型GPU(ant0324g24u96g)专属实例 需要增加集群节点的数量时,可以购买AI处理节点增加节点实例,业务不会中断。购买成功后查看资源节点配额,给新购买的节点打上对应的用途标签即可调度使用。
Dockerfile示例 FROM ros:noetic COPY ros_hard_mining.py /home/main/ # 算法启动示例: # python3 /home/main/ros_hard_mining.py --tags tag1,tag2 --time_range 1673231275000
Dockerfile示例 FROM ros:noetic COPY ros_to_dataset.py /home/main/ # 算法启动示例: # python3 /home/main/ros_to_dataset.py --topic pandar --type pcd RUN apt
H找到。 Dockerfile示例 启动命令: python3 /home/main/ros2opendata.py --lidar_calibration_id 5 构建镜像 运行命令: docker build -f dockerfile -t rosbag2opendata:0
密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件,即可查看访问密钥(Access Key Id和Secret Access Key)。 父主题: 其他常见问题
IN_INTEGRATION(整合中) EXPORTING(导出中) SUCCESS(成功) INTEGRATION_FAILED(整合失败) EXPORT_FAILED(导出失败) EXPORT_PRE_SUCCESS(导出中) UPLOAD_SUSPENDED(上传中断) INITIALIZING(初始化)
This profile affects the acceleration during action execution rate_peak acceleration yes Target value for the peak acceleration that must be achieved
先在本地启动算法容器,等算法全部启动运行后,使用以下方法估计资源占用情况: docker stats my_container 其中my_container是运行容器的名称。 假设输出如下: CONTAINER ID NAME CPU % MEM USAGE