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ouses/{data_warehouse_id}/data octopus:dataWarehouse:list √ √ 父主题： 权限和授权项
0/{project_id}/common/datasets/{dataset_id} octopus:dataset:delete √ √ 父主题： 权限和授权项
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0/{project_id}/common/clusters/resource-specs octopus:resourceManager:get √ √ 父主题： 权限和授权项
权限对云服务进行操作。 权限根据授权的精细程度，分为角色和策略。角色以服务为粒度，是IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。策略以API接口为粒度进行权限拆分，授权更加精细，可以精确到某个操作、资源和条件，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。 如果您要
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。 训练算法 模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度，用于衡量一个模型及其标注结果的可信度。自动驾驶领域的模型多用于目标检测，如识别并标注出图像中车辆、行人、可行区域等对象。
n/warehouses/custom-attributes octopus:dataWarehouse:list √ √ 父主题： 权限和授权项
完全正相关。值为0时，表示变量间独立。值为-1时，表示变量完全负相关），并根据参数分布和相关系数进行联合概率分布采样。而离散型参数根据给定的取值列表进行随机采样。 重要型采样 重要性采样是在优化目标边界附近进行采样，利用上一次泛化场景仿真后得到的评测分数进行训练拟合，找到边界后不断在边界附近进行采样。
全正相关。值为0时，表示变量间独立。值为-1时，表示变量完全负相关。），并根据参数分布和相关系数进行联合概率分布采样。而离散型参数根据给定的取值列表进行随机采样。 重要型采样 重要性采样是在优化目标边界附近进行采样，利用上一次泛化场景仿真后得到的评测分数进行训练拟合，找到边界后不断在边界附近进行采样。
目标追踪3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1611801018801 | +--- 1611801018801.json | +--- 1611801018801.pcd +--- 1611801024401 | +--- 1611801024401
目标追踪2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054
目标检测3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1611801018801 | +--- 1611801018801.json | +--- 1611801018801.pcd +--- 1611801024401 | +--- 1611801024401
目标检测2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054
环境变量：配置算子的环境变量。允许添加的环境变量个数不超过10个。 Key：只能由英文、数字、和特殊符号（,-_）组成，且需要以字母开头 。长度不超过64个字符。 Value：只能由英文、数字和特殊符号（\/,.[]-_）组成 。长度不超过64个字符。 数据类型：选择“数据包”。 选择数据：选择需要操作的数据包中的数据。
junction 简述：地图场景为交叉口。lead_vehicle和主车Ego一前一后分别以LeadVehicle_TargetSpeed_Ve0和Ego_TargetSpeed_Ve0的初始速度向交叉口行驶，Ego设定了目标在右转车道上的目标点Target_position，仿
3D预标注 3D预标注当前支持目标检测和目标分割两种标注功能。支持的3D预标注类别如下： 目标检测：行人、自行车、摩托车、卡车、公交车、小汽车。 目标分割：Pedestrian（行人）、Bicycle（自行车）、Motorcycle（摩托车）、Truck（卡车）、Bus（公交车）
服务。2D预标注当前支持多种预标注功能： 目标检测：主要用于鱼眼图片的预标注。 语义分割（混合）：支持鱼眼图片和普通图片的预标注。 车道线检测：能够快速标注车道线的位置和类别。 2D预标注支持的标注类别 目标检测： 可行驶区域、车道线、车位线、路沿、地面标识、减速带、消防栓、柱子
straight 简述：地图场景为直道。lead_vehicle和主车Ego在主道上分别以40kph和Ego_InitSpeed_Ve0的初始速度一前一后行驶，Ego设定了目标在主道右2车道上的目标点Target_position，同时激活Ego控制器（控制器会影响Ego去往Ta
split 简述：地图场景为匝道分流。lead_vehicle和主车Ego在主道的同一车道上分别以35kph和Ego_InitSpeed_Ve0的初始速度一前一后行驶，Ego设定了目标在匝道上的目标点Target_position，仿真开始后激活Ego控制器（控制器会影响Ego去
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