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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
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
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
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
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
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
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
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）。
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，。
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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