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填application/json 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 type 是 String 作业类型 枚举值： SCENARIO_AUTO_MINING(场景挖掘) FRAME_EXTRACT(数据抽帧) frame_extract_config 否 DataFrameExtractJobConfig
填application/json 表3 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。
填application/json X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 表4 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 create_time_order
x = 1; #必选，预测轨迹点x坐标 float y = 2; #必选，预测轨迹点y坐标 float z = 3; #必选，预测轨迹点z坐标 float theta = 4; float kappa
float kappa = 5。 int32 lane_id= 6。 float v=7。 float a=8。 float relative_time=9。
float kappa = 5。 int32 lane_id= 6。 float v=7。 float a=8。 float relative_time=9。
填application/json X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 数据集名称
填application/json X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 batch_task_id 否 String
extract_image, args=(input_path, )) pool_lidar = mp.Pool(processes=lidar_process_num) for i in range(lidar_process_num): pool_lidar.apply_async
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