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如果使用自定义算法，请选择在“算法管理”中创建成功的仿真算法。自定义仿真算法创建请参考算法创建。如果不选择，则默认使用仿真器内置驾驶员模型。 如果选择“使用Datahub”，仿真任务在3d回放时可展示预测、规控、定位等算法内部信息，用户还能根据算法内部数据的pb文件实现算法的白盒化评测。
删除作业 功能介绍 删除作业 URI DELETE /v1.0/{project_id}/data/jobs/{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 Long 作业ID 最小值：1
更新作业 功能介绍 更新作业 URI PUT /v1.0/{project_id}/data/jobs/{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 Long 作业ID 最小值：1
相关参数说明 名称 环境变量 默认值 备注 数据集目录 DATASET CCE: /tmp/data/dataset ModelArts: /home/ma-user/datasets 数据集在训练任务中的存放路径，可自行获取各种数据集信息。 数据集映射 DATASET_MAP {key1:
操作队列 功能介绍 操作作业队列 URI PUT /v1.0/{project_id}/data/queuing-jobs/{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 Long 作业的队列ID
情。左侧显示统计信息，右侧支持标注数据和预测数据在图像上的对比可视化显示。 图6 坏例判别详情 保存数据集：单击右上角“保存为数据集”，可将存在坏例判别的数据保存到新数据集中。数据集各属性沿用原始评测数据集，例如“数据类型”、“标注状态”、“数据格式”等。 评测结果 显示模型的评测结果，例如“模型评测结果字典
Array 输出类型 枚举值： DATA_MARK(数据标记) OPEN_DATA(数据回放) DATA_SET(数据集) REPLAY_SIM(回放仿真) PLOT_DATA(数据图表) DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) limit 否 Integer 返回个数上限
请参考规范管理，附上规范便于标注和审核人员在标注和审核过程中依据规范进行标注和审核，提高任务完成质量。 选择数据集。 图2 选择数据集 数据集：选择相对应的数据集或标注导入、导出数据集。 数据集中的标注物如果已经存在，则标注物信息以数据集中为准。 完成“标注设置”。 任务类型为人工标注：
String 输出类型 枚举值： DATA_MARK(数据标记) OPEN_DATA(数据回放) DATA_SET(数据集) REPLAY_SIM(回放仿真) PLOT_DATA(数据图表) DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) visibility 是 String 可见范围
Octopus自动驾驶云服务提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用API。 调用API时，需要用户网络可以访问公网。 同时Octopus自动驾驶云服务还提供多种编程语言的SDK供您使用，SDK的使用方法请参见SDK概述。
String 输出类型 枚举值： DATA_MARK(数据标记) OPEN_DATA(数据回放) DATA_SET(数据集) REPLAY_SIM(回放仿真) PLOT_DATA(数据图表) DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) config DataProcessorConfigRequest
请参考规范管理，附上规范便于标注和审核人员在标注和审核过程中依据规范进行标注和审核，提高任务完成质量。 选择数据集。 图2 选择数据集 数据集：选择相对应的数据集或标注导入、导出数据集。 数据集中的标注物如果已经存在，则标注物信息以数据集中为准。 完成“标注设置”。 任务类型为人工标注：
自定义评测镜像 创建自定义评测镜像 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 评测管理”。 单击“新建评测”，填写基本信息。 图1 新建评测 评测名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，不得超过64个字符。 评测描述：不得包含“@#$%^&*< > \”特殊字符，不得超过255个字符。
SIM_COMPILE(仿真编译) SIM_DOCKER(仿真异步镜像) DATA_PROCESS(数据处理) DATA_CONVERSION(数据转换) DATA_RESIM(回放仿真) DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) TRAINING_TRAIN(训练任务) TRAINING_EVALUATE(模型评测)
批量更新队列优先级 功能介绍 批量更新队列优先级 URI PUT /v1.0/{project_id}/data/queuing-jobs/batch-update 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
单击左侧工具栏“追踪 > 插值标注”， 关闭插值模式。 同一个追踪对象，需在最右侧关键帧向由右设置新关键帧，或在最左侧关键帧向左设置新关键帧。 当前追踪对象插值结果计算未结束，不可设置其他追踪对象的关键帧。 前后关键帧跨度不可超过20。 在非无痕模式下使用该工具。 父主题： 标注样例
EL}获取该模型版本的文件路径）和新数据集使用选择的算法再次进行训练，生成精度更高的新模型。同常规训练不同的是需要额外选择输入模型和版本。 选择数据集。 用户从数据资产中的数据集和数据缓存中选择数据集，最多支持添加5个数据集。 图5 选择数据集 单击“创建”，在任务列表或分组可查看新建训练任务。
RESULT= "/tmp/result" 数据集目录 DATASET="/tmp/data/dataset/" 评测任务 评测结果目录 EVAL_RESULT= "/tmp/result" 模型版本文件目录 MODEL="/tmp/data/model" 数据集目录 DATASET= "/t
是 String 镜像仓库名称 最小长度：1 最大长度：64 scope 是 String 用途 枚举值： DATA_CONVERSION(数据转换) ANNOTATION_AI(预标注) ANNOTATION_INSPECTION(预审核) TRAINING_TRAIN(训练/评测)
以上信息填写完成后，单击“创建”新建算法。 查看算法详情。 算法新建后，在“算法列表”可以查看新建的算法，单击指定“算法名称”，可以查看算法的基本信息和算法详情。 算法列表相关操作 表1 算法列表相关操作 任务 操作步骤 搜索算法 在搜索框中输入关键字搜索相关算法。支持通过算法名称和算法ID搜索。
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