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X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） Content-Type 是 String 内容类型。填application/json 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型
放仿真、训练任务、模型评测、模型编译、预标注和数据脱敏任务。 节点规格：下拉选择，为新建的资源规格定上限，确保资源规格有节点适配，根据用途从集群中查询。 资源规格： 填写资源用途所需要的资源量，各任务推荐最小资源规格如下，用户可在节点规格范围内灵活配置。 表1 资源规格 资源用途
warehouse_id 是 String 抽帧结果放入的数据仓库id dataset_id 否 String 抽帧结果放入的数据集id 最大长度：36 topics 是 Array of strings 抽帧topic列表，仅限对应数据包内lidar和camera类型的topic，最多10个 数组长度：1
Array 要删除的作业ID列表，最多50个 最小值：1 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） Content-Type
及文档属性标注。提供文本标注模板工具，且可以通过管理后台进行标签和属性的配置；支持自定义标签属性及默认标签属性模板；支持多种标签展示类型；支持字体大小和行间距设置；提升项目功能完整性和标注服务在文本标注场景下的竞争力。当前支持文件类型包括：txt、yaml、csv、xml，文件编
环境变量： input_file：待脱敏的文件路径 raw_dir：抽取的image，gnss，lidar数据存放路径 desensitized_dir：脱敏后的image，gnss，lidar数据存放路径 output_dir：脱敏后的文件存放路径 用户根据需要可以自定义环境变
团队：当前工作空间下被授权的用户。 样本类型：当前支持图片、3D点云。 配置算法参数。 需要指定Boot文件启动路径，填写启动命令参数。 图3 配置算法参数 Boot文件路径 输入训练算法启动文件的路径，该路径为启动文件在算法中的相对路径。 如果启动文件“xxx.py”位于算法的一级目录下，则路径为“xxx
表示该类指标的异常时间点是布尔形式的，从仿真开始到当前时刻的状态要么是完全通过，要么全过程都是异常的，统计类型的指标需要以这种形式表示。 POINT_TYPE_NORMAL 该类型与其他类型相反，如果该类型的点存在，则表示对应的子类指标是通过的，Octopus用该类型保存主车到达终点的时间值。 表8
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
</ConditionGroup> </StopTrigger> 为了到达终点的评测，一般建议延迟5s执行，等待评测检测成功。此处对应前文中的DelayTime。 xosc类型场景，OpenSCENARIO 0.9.1的示例如下： Read the expected destination
667mps匀速行驶，前方85m右1车道的切入车辆cut_in_vehicle以慢于Ego5.55mps的速度行驶，当两车距离小于30m时，cut_in_vehicle开始以15mps为目标加速（加速动态受到加速度值CutInVehicle_SpeedChange_RatePeak的影响，此处ALKS设置的默认加速度为0
com/octopus-087679f0aa80d32a2f4ec0172f5e902b/image-10001:v1.0 、动作为pull，在本地一台安装了docker软件的计算机上输入"docker login -u cn-north-1@XXXXXXXXXX -p YYYYYYYYYYY swr.cn-north-1
添加/删除锚点：锚点可辅助确认车辆的大小。 根据标注规范，进行标注。 修改标注框。 根据标注对象不同，修改方式也有所不同。修改方式可参考以下示例。 车道线的修改，可通过在标注界面，单击已经标注的具体标注的线，标注的车道线将处于可选择状态，此时可通过拖拉标注的线中的点修改。 人车矩形框的修改，在标注界
#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“/
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