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普通图片的预标注；车道线检测能够快速标注车道线的位置和类别。 2D预标注默认使用服务内置的初始模型部署的在线服务，您也可以通过修改“当前生效在线服务”，修改为模型微调后的迭代模型部署的“运行中”的在线服务。 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“2D图像生成”服
HTTP方法 方法 说明 GET 请求服务器返回指定资源。 PUT 请求服务器更新指定资源。 POST 请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE 请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD 请求服务器资源头部。 PATCH 请求服务器更新资源的部分内容。 当资源不存在的
修饰器（Modifiers） 修饰器（speed） 用途：设定动作主体actor在当前阶段的速度。可以修饰初始动作assign_init_speed 。 参数： 表1 speed参数 Parameter Type Mandatory Description speed speed
response received from the upstream server is invalid。 从上游服务器中接收到的响应是无效的。 请检查网关和代理服务器。 504 octopus.400104 The server acting as a gateway or proxy
触发条件（acceleration） 返回实体的加速度。 使用方法：当动作主体的加速度>或<或==某个值时，触发动作。 样例 do parallel: # Story serial: # action1 wait Ego.acceleration
---pcd_topic0 ----timestamp0.pcd ----timestamp1.pcd --SUCCESS -output --test.bag --SUCCESS 其中，“SUCCESS”文件为标识文件，标识所在阶段的任务结束。 示例代码 下面是rosbag脱敏的算子示例： #
计。 CTS的详细介绍和开通配置方法，请参见CTS快速入门。 Octopus支持审计的操作事件，请参见支持云审计的关键操作。 查看审计日志，请参见查看审计日志。 图1 云审计服务 如何查看审计日志 操作场景 在您开启了云审计服务后，系统开始记录云服务器的相关操作。云审计服务管理控制台保存最近7天的操作记录。
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传感
单击操作栏“增量训练”，即可跳转到新建训练任务界面，进行增量训练。 部署模型版本 单击操作栏“部署”，打开部署弹出框，默认选中当前模型版本，部署推理服务。部署任务下发成功后，可以到“训练服务”>“推理服务”，查看部署状态。了解部署推理服务参数信息请查看新建推理服务。 说明： 支持部署的模型要求： 模型仓库用途为训练
merge 简述：地图场景为匝道合流。主车Ego在主道行驶，初始速度为Ego_InitSpeed_Ve0，Ego设定了目标在主道右侧2车道上的目标点Target_position，仿真开始后激活Ego控制器（控制器会影响Ego去往Target_position的寻路算法，但目前仿
源规格、实例数、公网地址等信息。其中，公网地址将在服务部署成功后展示。属于私密信息，请勿轻易泄露。 监控：展示AI应用调用次数统计和实时资源统计信息。 事件：展示当前服务使用过程中的关键操作，比如服务构建进度、部署进度、部署异常的原因、服务被启动、停止、更新的时间点等。 日志：展
仿真器 进入、占用、释放仿真器 Octopus平台在线仿真模块为用户提供了在线仿真器。单击进入在线仿真器，用户进入机器后，机器显示红色按钮占用，用户退出在线仿真界面不会自动释放机器，会保持占用状态。机器图片的左上角会出现释放按钮，只有占用中的用户可以释放。 图1 仿真器 加载场景
信号查看器 评测任务运行过程中，将一些衡量自动驾驶质量的关键指标，如速度、加速度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，。
uct)类型： 基础类型包含int、float、bool，和string类型。可以直接在等号后赋值。 scalar类型包含speed、acceleration、length、time，和angle类型。赋值时需要在值后加上OSC2.0支持的单位（见附录Scalar units）。
仿真器回放 前提条件 Octopus平台需要有可以正常使用的仿真器。 查看仿真器回放 仿真器回放页面可自动播放车辆的行动场景。 具体仿真器操作请参考仿真器。 父主题： 场景回放
m_profile: dynamics_shape = [sinusoidal, linear, step] m_rate_peak: acceleration = [5kmphps, 10kmphps] Duration: time = [100s, 120s]
机分布式训练，用户可以将训练任务分配到多台计算机或服务器上并行进行，充分利用硬件资源，加快模型收敛速度，提高训练效果。平台支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并提供简单易用的界面和工具，帮助用户轻松配置和管理多机分布式训练任务。用户可以根据实际需求选择
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
智驾模型管理 智驾模型微调后，需要对模型进行评测，并把模型部署到环境上进行推理，方便用户使用自己的数据训练得到专属模型进行推理，及比对训练效果。 智驾模型 在线服务 父主题： 智驾模型服务
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：
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