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编译版本：同一个源模型使用不同芯片编译，生成的结果为该模型的不同版本。 任务日志：任务运行过程中生成的日志信息，详情请查看编译任务日志查看下载。 资源占用情况：显示任务占用的CPU、内存、GPU及显存占用率百分比的折线图，详情请查看资源占用情况。 删除任务 单击操作栏的“删除”，删除单个任务。 勾
在任务管理页面，用户可以看到多批次任务的实时进度以及所处状态。单击指定任务名称，用户可以看到该任务的详细信息。在任务详情页面，用户可以看到该任务的创建时间、启动时间、运行时间、完成时间以及任务的状态等信息，同时展示任务下的所有场景的仿真评测结果，综合得分和运行结果，支持仿真软件回放场景以及将场景的结果进行信号查看。
项目管理：通过对项目内的任务以及项目内的标注物管理，用户可根据业务需求不同，创建不同类型的项目。 团队管理：为标注团队进行人员职能的分配。未分配到标注项目的团队不可查看该项目信息，确保标注任务的安全性。 标注管理：提供项目外的可视化的标注物管理，支持自定义创建多种标注物的形状和颜色，可用
文件名称：该场景包含的所有场景文件信息。必须包含开放格式和实际上的公路网络在驾驶模拟应用程序中的描述标准（文件格式为“.xodr”）。可单击操作栏中的“下载”或“替换文件”，将文件下载本地或替换场景文件。 场景预览：根据场景文件的不同情况，场景预览会以不同的方式呈现。详见场景预览。
象区域的点)或负点（非目标对象区域的点）， 自动得到较优的多边形。具体步骤如下： 单击快捷键“4，非小键盘”，进入多边形绘制状态。 单击快捷键“z”键进入目标对象的交互式标注模式， 页面右上角出现“交互式分割已开启”字样。 在前景区域，通过鼠标左键单击正点(目标对象区域的点)，得到预测的多边形。
distributed-1。 在该评测任务的详情页面，可单击“任务日志”查看任务在运行过程中生成的所有日志。如果日志较多，可在搜索框中输入关键字，查找指定日志内容。 如图，在日志服务页面中的日志列表部分详细展示了该评测任务包含的所有文件的大小以及最新写入时间。单击文件后的“查看”，该文件的详细执行过程则在
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） 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 payload DataPackageInfoPayload
可在搜索框中输入关键字，查找指定日志内容。 在日志服务页面中的日志列表部分详细展示了该训练任务包含的日志文件的大小以及最新写入时间。单击文件后的“查看”，算法训练的详细执行过程会在日志详情部分展示。用户也可在日志文件后的“操作”栏中，单击“下载”，即可将该日志文件下载到本地查看。
'-4', 5.0m, 0.0m)时，地图上必须有id为'0'的road，该road上必须有lane_id为 '-4'的lane，该lane至少有5.0m以上的长度。如果设置的初始位置找不到地图中的对应元素，将泛化出无效的场景。 绝对位置 m_odr: odr_point = map
后两帧信息进行对比。 同步追踪数据：选中标注物后执行该操作可将当前任务中相同ID的所有标注物的大小类型进行覆盖。 显示轨迹线：选择3D框，开启此功能后可将当前任务中与此标注物ID相同的框进行轨迹线的连接。 添加轨迹点：开启后左键添加轨迹点，右键撤销当页轨迹点，并重新规划轨迹线，此ID最后一帧不可操作。
Driving）检测 逆行检测的目的是判断主车行驶过程中是否按车道规定的方向行驶。 根据OPNENDRIVE中对车道的lane id的定义， 沿着道路的reference line的前进方向， reference line右侧的lane id由0逐渐递减，左侧的lane id由0逐渐递增。
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
减速度（Deceleration）检测 减速度检测的目的是： 判断主车在整个行驶过程中制动减速度是否超过对应的舒适性阈值。 本设计的减速度的默认阈值为3。 父主题： 内置评测指标说明
换道检测的目的是判断主车在换道过程中的换道持续时间以及换道时的侧向加速度是否合理。 换道是指当主车所在的road id保持不变， 在某一时刻，其lane id发生变化， 在该时刻的前后一段时间内主车处于换道过程。 对于判定换道时的侧向加速度是否合理， 本设计考虑换道时刻的前后2s的时间段内的侧向加速度是否太大，
struct类型，又称结构类型，是一种由简单类型（例如int、float、string类型，scalar类型，简单的struct类型等）构建的复杂类型，一般用于表示抽象的道路结构，与地图文件中的具体的道路结构建立关联。osc2.0支持的struct类型有：odr_point、position_3d、road_poi
蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样的目的是
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
约束与限制 您能创建的云服务器的数量与配额有关系，具体请参见服务配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： 使用前必读
/dataset/ OBS需通过用户桶的ak，sk依据OBS相关的sdk获取到用户所需筛选的源数据，示例： 图1 示例图1 图2 示例图2 TARGET_RESULT_DIR TARGET_RESULT_DIR为存放筛选或者格式转换后数据的路径，本地路径示例： /tmp/temp
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