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ght_lane_num必须大于ramp_lane_num。 如果希望车道属性需要搭建同一方向，不能存在left和right属性同时出现，可以将left_lane_num设置为0。 父主题： 领域模型设计
拉丁超立方采样的目的是用较少的采样次数，来达到与多次蒙特卡洛采样相同的结果，并且涵盖更全面的边界点。 如下图所示，同样对于µ=0，δ=1的正态分布，可以利用更少的采样点得到相同的分布，并且不会产生明显的聚集现象，边界值也能更容易获取到。 图2 拉丁超立方采样 联合概率分布采样 联合概率分布
再退回至标注员重新标注。根据验收员认领任务所处流程区分验收员是初验员还是终验员（同一验收员不可同时担任同一任务的初验员和终验员）。 验收员可以认领未绑定验收员的待验收任务，一个验收任务只能由一个验收员认领。以下步骤为认领初验或终验任务的操作步骤。 在左侧菜单栏中单击“标注服务 >
发布。 用例状态为“已关闭”和“编辑中”的测试用例不允许关闭。 用例再利用 单击用例名称后“操作”栏内的“另存为”，输入新的测试用例名称，可以测试用例进行复制。 历史结果对比 单击用例名称后操作栏内的“更多 > 历史结果对比”。 选择需要对比的任务名称，单击“确认”。 页面跳转至
TARGET_LOG_DIR为模型推理日志文件的存储路径，示例：/tmp/label/task-2022/result/log。如果将日志文件存放在此路径，创建任务成功后可以在平台看到此日志文件。 TARGET_RULES_DIR TARGET_RULES_DIR为模型使用的审核规则的存储路径，示例：/tmp/…/rule/rules
开始时间，UTC标准时间毫秒时间戳 end_time Long 结束时间，UTC标准时间毫秒时间戳 can_replay Boolean 是否可以回放 main_topics DataMainTopics object 主要的topic信息 表7 DataMainTopics 参数 参数类型
自定义模型文件 自定义模型文件“xxx.pb”，需要通过编写自定义脚本加载并使用。自定义模型文件的存放位置及名称可自定义，可以将相关模型文件保存至子文件夹中，也可以保存至根目录下。 环境变量使用说明 模型推理所需的待审核数据集目录等信息均可通过注入镜像的环境变量获取，详情见镜像制作（标注）。
以上信息填写无误后，单击“创建并返回”。如果需批量创建任务，单击“创建不返回”，参照上述步骤继续创建任务。 批次任务相关操作 在“批次任务列表”，还可以进行以下操作。 表1 批次任务相关操作 任务 操作步骤 查询批次任务 选择“批次任务名称”、“规范”，在搜索输入框中输入搜索条件，按回车键即可查询批次任务。
评测数据集通过环境变量{DATASET}获取： DATASET_PATH = os.getenv("DATASET") 用户产生的评测结果可以存储为任意格式文件，任务完成后可在评测任务详情页的评测结果中查看（支持通用文本文件）或下载结果文件。 评测使用以下环境变量： MODEL：模型目录
请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 data_id 是 String 输入数据id。取值为数据仓库id时表示以数据仓库数据作为作业输入，可以使用warehouse_filters字段对输入数据进行筛选 最大长度：64 processor_id 是 Long 算子id 最小值：1
当对比来源为“新建评测任务”时，新建评测任务，具体步骤可参考创建评测任务。 单击“添加”，在评测对比任务页面显示新创建的对比任务信息。 也可以通过在评测任务列表勾选2-4个任务（要求类别相同，且均为已完成状态）单击“对比”按钮的形式进行新建评测对比任务。 图4 对比任务 评测对比相关操作
Value： 只能由英文、数字和特殊符号（\/,.[]-_）组成 。长度不超过512个字符。 选择待编译模型版本。 图3 选择待编译模型版本 模型可以为训练任务产生的模型版本或者通过本地模型文件上传产生的模型版本。 以上信息填写无误，单击＂创建＂。编译任务创建成功。 编译任务相关操作 在
OBS地址 选择OBS桶中的地址，建议选择data、meta的上一级目录。 存放路径 “数据格式”选择“USER_DEFINE”或自定义格式时，可以选择存放路径。不选择存放路径，数据默认存放在数据集根目录下。 访问密钥ID（AK）和私有访问密钥（SK），在导入数据时，通过AK识别访问用
方面： 各个评测指标的通过/未通过/无效的结果展示。 仿真过程中关键数据的时间序列曲线图展示。 另外，对于用户自研的评测算法的评测结果，也可以按照eva.proto，序列化成pb文件保存起来，这样Octopus的仿真平台前端能够展示用户自研评测算法的评测结果。 eva.proto的关键字段解释
ascii_string中保存了点云中每个点的类别，上述样例中点云的点数为23，则此字段会有23个字符，每个字符分别代表一个点的类别。字符具体表示的类别可以根据labels- > polygon_3d_v2- > ascii_char和labels- > name找到。 用来表示点类别的ascii码包括：
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