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"simulator" : "my-simulator", "priority" : 40, "description" : { "content" : "scenario description" }, "version" : "v1.1.1", "map" : "/v
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 description 否 String 描述信息 最大长度：256 name 否 String 镜像名称 最小长度：1 最大长度：64 响应参数 无 请求示例
0/{project_id}/data/processors { "name" : "processor", "description" : "this is description", "output_type" : "DATA_MARK", "visibility" : "PUBLIC"
Path(raw_dir, 'image') / topic.strip('/') tmp_path = Path(raw_dir, 'tmp_image') / topic.strip('/') Path.mkdir(tmp_path
command" }, "name" : "processor", "description" : "this is description", "visibility" : "PUBLIC", "create_at" :
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 description 否 String 版本描述 最大长度：256 响应参数 状态码： 201 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 payload
C类均匀权重评分（Average）方案 当用户选择该评分方案时，就不需要设置评测指标的重要度，各个指标按均匀权重进行扣分。 C类均匀权重评分原则（Principle） 各指标得分权重相同。 C类均匀权重评测分数计算实现（Equation） 此方案下总分为100分，在计算得分时不考虑指标重要度，只关注失败指标个数占总指标的比例。
command" }, "name" : "processor", "description" : "this is description", "visibility" : "PUBLIC", "create_at" :
返回个数上限 表7 DataWarehouseDto 参数 参数类型 描述 id String 数据仓库id name String 名称 description String 描述 最大长度：256 project_id String 项目id create_time Long 创建时间，UTC标准时间毫秒时间戳
警告标志前行为（Warning Sign）检测 警告类交通标志前行为检测的目的是判断主车在各种警告类标志前行为是否合理，主要包括两个方面的检测： 在警告类标志前车速是否太大 在警告类标志前是否有明显的加速行为 本设计认为当主车的车速大于或者加速度大于时，警告类标志前行为检测不通过。
该方案同样分为AB两类指标，其中A类总分为60分，B类总分为40分，A类指标按均匀权重扣分，B类指标同样按均匀权重扣分。 AB类均匀权重评分原则（Principle） A类60分，各A类指标得分权重相同。 B类40分，各B类指标得分权重相同。 全错则是0分，全对则是100分。 如果评分项是空集，则是0分。
object 分页信息 表6 DataTagVo 参数 参数类型 描述 id Integer 标签ID name String 标签名称 description String 标签描述 create_at Long 创建时间，UTC标准时间毫秒时间戳 update_at Long 更新时间，UTC标准时间毫秒时间戳
PUSHING(推送中) SECONDARY_PUSHING(二次推送中) PUSH_FAILED(创建失败) version Integer 版本号 description String 描述。若镜像没有描述则不返回该字段 visibility String 使用范围 枚举值： TEAM(团队) PUBLIC(公开)
PUSHING(推送中) SECONDARY_PUSHING(二次推送中) PUSH_FAILED(创建失败) version Integer 版本号 description String 描述。若镜像没有描述则不返回该字段 visibility String 使用范围 枚举值： TEAM(团队) PUBLIC(公开)
tags: #选填 数据包对应标签ID description: '' #选填 数据包描述 data_type: opendata
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在没有A类指标参与评测时，B类指标评分权重更大，这样只要有几项B类指标不通过，则对应的评分会小于60分。 AB类log函数评分原则（Principle） A类，错一项就不能及格（低于60）。 B类，再怎么错都不会不及格（除非评分项不包括A类）。 全错则是0分，全对则是100分。 如果评分项是空集，则是0分。
customer_utils.py #自定义脚本1（可选，名称可自定义） ├─ customer_script2.sh #自定义脚本2（可选，名称可自定义） ├─ sub_directory #子文件夹
平顺性（Ride Comfort）检测 平顺性检测通常指汽车的垂向平顺性。平顺性用加速度均方根值来衡量。 加速度均方根值计算公式如下所示。 表示变量的均方根值，表示第个值，表示值的个数。 汽车的垂向平顺性是由悬架系统决定的，自动驾驶算法对垂向平顺性几乎没有影响，其影响的是车辆的纵向和侧向平顺性。
['主车直行','主车倒车'] #选填 标签，标签个数不超过50个 例：沙尘天，正向设计，驾驶模式 description: '强风沙天,车辆空载在排土区自动驾驶到接土区前等待长坡道' #选填 车载情况 segments:
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