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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。
自动驾驶汽车在进行测试时会产生大量数据，车企需要对这些数据高效处理与分析，因此在进行自动驾驶研究时需要对这些原始数据有选择性、针对性地进行提取和分析，抽帧便是一种筛选数据的方式。针对数据类型，Octopus将抽帧任务分为图片抽帧和点云抽帧。
车头时距是主车与引导车的相对距离除以主车的速度。 即使主车未发生碰撞， 当车头时距过小时（该阈值可用户自定义，本设计默认取2s）， 发生碰撞的风险太大， 这样也是不合理的。 车头时距和碰撞时间两者都是描述碰撞风险大小的。
同选择矩形框工具方式与类别一致选择直线图形工具（快捷键2，非小键盘）。 长按键盘Shift，单击直线开始点，再单击直线结束点，可以绘制成一条垂直线。 同理操作可绘制水平线 。 图3 绘制垂直线 图4 绘制垂直线 绘制点。
2.5D人车图片标注任务 2.5D人车图片标注任务相比于2D人车标注任务，由2D的矩形框转变为2.5D框，可以定位车辆车身的正面与侧面，辅助开发者辨别车辆的行驶方向。 绘制对象 单击2.5D图片标注任务，选择一张图片进入人工标注。 选择标注工具。
当主车与副车的碰撞夹角在内时，则认为发生正面对碰。 当主车与副车的碰撞夹角在或者内时，则认为发生垂直角度碰撞。 当主车与副车的碰撞角度在或或或内时，则认为发生斜角侧碰。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。
执行命令如下： CMD sh /home/mind/run.sh 服务端必须使用https协议， 且暴露在所有网络平面（0.0.0.0）的“8080”端口。 在“8080”端口，提供URL路径为“/health”的健康检查接口供健康检查使用。
原始数据采集时间，终止时间，UTC标准时间毫秒时间戳 最小值：0 file_name 否 String 文件名称，单个模糊匹配 最大长度：64 file_types 否 Array of strings 文件类型 数组长度：0 - 6 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD
集群纳管 集群提供多种节点的混合部署，基于高性能网络模型提供全方位、多场景、安全稳定的容器运行环境，平台可以将集群统一纳管，更方便查看节点资源使用量和修改节点用途，以及设置资源规格。其中，cce-user-job集群需强制纳管以适配资源规格。
sensor_type: planning_trajectory # 路径规划类型 - folder: perception # 与实际输出的目录名一致 sensor_type: object_array_vision #
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 故障恢复 更新管理 认证证书 安全风险知会
关于IAM项目与企业项目的区别，详情请参见：IAM与企业管理的区别。 “√”表示支持，“x”表示暂不支持。 父主题： 权限和授权项
逻辑场景和逻辑场景库 逻辑场景是基于状态空间变量对功能场景的进一步详细描述，每个逻辑场景都有场景参数，比如前车的车速及其加速度，自车与前车距离等参数，这些参数都有一定的取值范围，根据这些参数可以派生出任意数量的具体场景。
labels: 饼图标签与数据data对应。 data: 饼图数据列表，与标签labels对应。 完整示例。
算法与仿真器需要采用TCP协议进行通信。 自定义评测镜像制作 与datahub对接的算法镜像制作 评测算法的自研proto接口 父主题： 镜像仓库
使用前必读 概述 调用说明 终端节点 约束与限制 基本概念
计费说明 计费概述 计费模式 计费项 续费 欠费与到期 费用账单
在线服务相关操作与任务所处状态约束关系请见下表： 内置在线服务不支持“修改”、“启动”、“停止”、“重启”和“删除”操作。 以下列表只展示迭代模型创建的在线服务的操作状态与约束关系。
如何查看Octopus与OBS桶是否在同一区域？ 如何查看用户拥有的权限？
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