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自定义评测镜像制作 延时评测 仿真器输出的仿真过程数据会按照OSI的GroundTruth格式存储为pb文件，根据创建任务配置时是否选择使用datahub，该仿真pb有两种格式： 使用datahub时，该仿真pb的每帧数据是GroundTruth结构，然后按照OSI标准推荐的存储
straight城区直行 用途：创建straight城区直行的静态场景（地图） 参数：参数如下表 表1 straight城区直行参数 Parameter Type Mandatory Description lane_width length yes 每个车道宽度。 left_lane_num
aset_id}/versions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID dataset_id 是 String 数据集id 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否
0/{project_id}/data/packages/{id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID id 是 String 数据包ID，以DPK开头，加7-13位数字 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选
sets/{dataset_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID dataset_id 是 String 数据集id 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述
批导数据 原始数据采集完毕之后，需要将原始数据转换成适合Octopus平台的数据格式，以便于更快速地完成数据处理。 创建数据导入任务 在左侧菜单栏中，单击“数据处理 > 数据批导”。 选择“数据导入”页签，单击“导入”。 选择“对象存储导入”页签，填写具体信息。 选择目标数据包所
create_at Long 创建时间，UTC标准时间毫秒时间戳 update_at Long 上传更新时间，UTC标准时间毫秒时间戳 source String 场景片段来源 枚举值： AUTO(内置场景挖掘算法生成) MANUAL(通过场景片段创建接口创建) VEHICLE(随原始数据包导入时插入的场景片段)
junction路口 用途：创建junction城区路口的静态场景（地图） 参数：参数如下表 Parameter Type Mandatory Description lane_num int yes 单方向车道数量。 bikeway bool yes 是否有自行车道。 sidewalk
0/{project_id}/data/packages 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset 否 Integer 查询偏移量 最小值：0 缺省值：0
模型管理：负责对模型仓库和模型版本进行各种操作，模型仓库可包含多个模型版本，支持上传符合平台规范的模型用于标注或训练任务。 通用存储：支持创建通用存储，用于数据存储。 父主题： 数据资产
0/{project_id}/common/warehouses 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 根据名称模糊查询 最大长度：64 offset
对于镜像类型的资产，Octopus会将资产保存在Octopus官方的SWR仓库内。 对于用户提供的一些个人信息，Octopus会保存在数据库中。 父主题： 安全
custom-attributes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset 否 Integer 查询偏移量 最小值：0 缺省值：0
作业总览 创建作业 在左侧菜单栏中，单击“数据合规”。 选择“数据脱敏 > 作业总览”页签，单击“创建作业”。 完成创建作业任务信息。 图1 创建作业 处理算子：根据需要选择脱敏算子。 资源规格：当前项目中可用的资源规格，资源配置需要平台管理员在集群纳管中创建。 优先级：设定任务的优先级，数值取[-50
注项目信息，保证标注任务的私密性及安全性。 创建团队 创建项目 项目内包含多个标注任务，在创建项目时需绑定标注团队，指定团队完成项目内的标注任务。 创建项目 标注任务 根据不同角色分配不同标注任务。 标注流程 训练模型 训练算法 创建训练作业前需要先选择算法，可以使用Octopus内置的算法，也可以自定义算法。
获取并配置算法实际资源占用 创建仿真算法时，需要填写算法镜像占用的CPU以及内存。这个将影响批量仿真子任务的资源调度，在相同资源情况下，算法资源配置越高，同时运行的任务数越少，因此尽可能配置实际资源占用，可以提高集群的利用效率。 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：
法，将成熟的算法创建训练任务生成训练模型。此外，训练服务提供多种模型评测指标，从多维度衡量模型质量。让自动驾驶研发更便捷。训练服务的开发流程如下： 训练服务操作引导如下： 算法管理：负责管理用户上传的符合平台规范的算法。 训练任务：用户选择训练算法和训练数据集创建训练任务进行训练。
数据采集地点名称，站点名称 car: vehicle_name: 'test' #车辆名称，仅支持在八爪鱼平台创建的车辆 route: 'shuttlebus_30km' #选填 车辆行驶路线 speed：10km/h
数据采集地点名称，站点名称 car: vehicle_name: 'test' #车辆名称，仅支持在八爪鱼平台创建的车辆 route: 'shuttlebus_30km' #选填 车辆行驶路线 speed：10km/h
Octopus服务部署了态势感知服务，以感知攻击现状，还原攻击历史，同时及时发现合规风险，对威胁告警及时响应。 Octopus对存放关键数据的数据库部署了数据库安全服务。 云服务防抖动和遭受攻击后的应急响应/恢复策略 Octopus服务具备租户资源隔离能力，避免单租户资源被攻击导致爆炸半径大，影响其他租户。
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