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选择单个数据处理任务，单击操作栏的“ 删除”，删除单个数据处理任务。 勾选多个数据处理任务，单击列表上方的“删除”，可删除多个数据处理任务。 查看任务的数据详情 单击操作栏内的“数据详情”，页面可跳转至仓库数据，可查看此任务包含的数据详情。 导出OBS任务：显示仓库数据导出去处为OBS的任务。 图3
数据到应用的全流程开发；从技术上看，Octopus底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术，让自动驾驶开发变得更简单、更方便。 产品架构 自动驾驶云服务（Octopus）是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据收集到仿真应用的全流程开发
Octopus自动驾驶服务平台在自动驾驶开发的过程中，在以下场景中需要您同意授权我们收集和使用您的内容数据，其中可能包括个人信息或个人敏感信息，对于这部分数据您有义务根据所适用国家的法律制定必要的用户隐私政策并采取足够的措施以确保用户的个人数据受到充分的保护。 表1 个人数据说明 使用个人数据的场景 数据批导
资产识别与管理 资产识别 用户在数据资产包括用户上传的数据集以及用户提供的一些个人信息。 数据资产包括但不限于文本、图形、音频、视频、照片、图像、代码、算法、模型等。 资产管理 对于用户上传至Octopus的资产，Octopus会做统一的保存管理。 对于文件类型的资产，Octop
单击“确认”，等待数据集导出。 查看导出的数据集。 单击“导出任务”页面，即可看到导出任务，可对任务进行删除操作。 在指定的OBS桶中（如“Octopus-beijing1”）可以看到下载的数据集文件夹目录，将包含该数据集的全部文件。 图2 OBS桶 导出的数据集文件目录结构可参考如下（包含图片标注）：
使用Octopus进行自动驾驶开发时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）桶中。 您可以登录OBS管理控制台创建OBS桶，并在您创建的OBS桶中创建文件夹，然后再进行数据的上传。 OBS上传数据的详细操作请参见《对象存储服务快速入门》。 父主题： 其他常见问题
模块删除该场景片段生成的仿真场景。 配置了高精地图map_id的数据包，静态场景将使用配置好的高精地图文件显示。未配置map_id的数据包，平台将自动生成一份地图做仿真场景使用，地图参考场景发生的时间戳内的自车轨迹数据。 当场景标签关联仿真标签之后，生成的仿真场景推送到仿真场景库，会自带场景标签。
数据到应用的全流程开发；从技术上看，Octopus底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术，让自动驾驶开发变得更简单、更方便。 产品架构 自动驾驶云服务（Octopus）是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据收集到仿真应用的全流程开发
查询。 删除自定义属性 选择单个自定义属性，单击操作栏的“删除”，删除单个自定义属性。 勾选多个自定义属性，单击列表上方的“批量删除”，可批量删除自定义属性。 说明： 只允许删除未被通用存储内的数据引用的自定义属性。如果选择的数据被引用，则会提示不允许删除。 父主题： 通用存储
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。 模型评测 编译镜像 编译镜像可以将训练模型转换为特定芯片支持的可识别的文件，编译镜像模块支持对编译镜像的增加、查询、删除以及编辑。
标签id，当传多个时是且的查询条件 数组长度：0 - 5 or_tags 否 Array of strings 标签id，当传多个时是或的查询条件 数组长度：0 - 5 and_custom_attributes 否 Array of strings 自定义属性id查询条件，当传多个时是且的查询条件
平台支持基于内置场景挖掘算法和场景识别大模型挖掘的能力，对数据包进行场景挖掘。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 源数据包”。 选择“数据包”页签，单击操作栏中的“详情”，进入数据包详情页。 单击数据包信息的“场景挖掘”，后台会自动进行内置场景挖掘。 图1 场景挖掘 当数据包的回放处理未完成时，场景挖掘按钮置灰。
仿真服务可以提供基于云资源的大规模并行仿真。仿真过程中，涉及资源配置与调度。合理配置任务的资源占用，可以尽可能的提高资源利用率，进而提高仿真测试并行度，增加算法测试的里程数。 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
创建标注模板是创建标注任务的第一步，标注模板包含该标注任务所需的所有标注类别标签。创建标注模板的步骤请参考如下： 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 标注管理 > 模板管理”。 单击“创建标注模板”，填写标注模板相关信息。 图1 创建标注模板 模板名称：支持中英文、数字、“-”、或“_”组成的合法字符串，长度不得超过64字符。
CCE集群 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 一般情况下，训练与评测定义为同一个引擎，主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进
查看数据递送订单详情，选择待脱敏的数据包，单击创建脱敏作业。 图3 创建脱敏作业 完成算子基本配置。 图4 算子基本信息 处理算子：根据需要选择数据脱敏算子。 资源规格：选择合适的资源规格。 优先级：设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。 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。
#其他（可选） 启动文件 整个自定义模型包的入口文件，该文件在启动容器时被运行。创建预标注任务时，需在“标注脚本”处提供该文件的绝对路径。文件绝对路径为模型仓库中的模型在AI引擎中的路径(“/tmp/label/source/model/”)+文件在模型中的相对路径，以上述为例，路径为“/
蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样的目的是用较少的采样次数，来达到与多次蒙特卡洛采样相同的结果，并且涵盖更全面的边界点。 如下图所示，同样对于µ=0，δ=1的正态分布，可以利用更少的采样点得到相同的分布，并且不会产生明显的聚集现象，边界值也能更容易获取到。 图2 拉丁超立方采样 联合概率分布采样
拉丁超立方采样的目的是用较少的采样次数，来达到与多次蒙特卡洛采样相同的结果，并且涵盖更全面的边界点。 如下图所示，同样对于µ=0，δ=1的正态分布，可以利用更少的采样点得到相同的分布，并且不会产生明显的聚集现象，边界值也能更容易获取到。 图2 拉丁超立方采样 联合概率分布采样 联合概率分布采样假设连续
单击“载入”后，左侧会出现选择的数据。 图3 载入数据 在右侧选择“添加框图”，右侧出现空白的框图。 图4 添加框图 选择左侧的数据，右侧将高亮显示对应的数据，内置评测信号参数请参考内置评测信号参数。 图5 评测信号 可根据需要添加数据和框图，也可根据需要选择框图的横向和纵向布局。 单击
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