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"support_ide" : 48 }, { "id" : 18, "category" : "Snippets", "scene_name" : "cloudide", "type" : 0, "support_ide"
支持对接Git配置库（代码仓库），实现如Commit、Branch、Push等操作，支持第三方代码仓库（如GitHub）。 企业租户管理权限 向企业租户提供基于黑白名单的企业用户CodeArts IDE Online使用权限控制。
准备工作 注册和安装WeLink 在手机应用市场上搜索找到“WeLink”并安装。 创建Welink应用 登录WeLink开发者后台，创建一个自己的应用，详细可参考We码小程序，如下图。 图1 WeLink开发者后台 父主题： 基于CodeArts IDE Online快速开发、发布WeLink应用
发布We码小程序 通过CodeArts IDE Online上的WeCode Toolkit插件，可以将编写调试完毕的We码小程序上传发布到WeLink应用市场（这样手机上的WeLink应用可以搜索并安装这个已经发布的We码小程序）。 单击“Upload”，将We码小程序发布到云
开发调试微服务 创建并启动IDE实例 登录CodeArts IDE Online，如果提示未开通则单击“OK”跳转至开通页面完成服务开通，成功登录后的页面如下： 单击“新建实例”，进入IDE实例模板配置页面并完成配置，详细操作可参见快速入门，已有实例并完成载入了项目工程则可以跳过该步骤。
使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1
准备We码小程序开发环境 登录CodeArts IDE Online，单击“新建实例”。 如果提示未开通则根据提示跳转至开通页面完成服务开通。 在“基础配置”页面，填写相关信息（其中，“技术栈”项选择“NodeJS”），单击“下一步”。 进入“工程配置”页面，选择we码的模板工程（模板名以wecode开头）。
创建和训练模型 命令如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # create model model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
导入和预处理训练数据集 参考TensorFlow官网的教程，创建一个简单的图片分类模型。 查看当前TensorFlow版本，单击或者敲击Shift+Enter运行cell。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from __future__ import absolute_import
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