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只需十秒钟，即获得开箱即用的开发环境 开发环境准备省时省力，启动速度提升2倍。 只需十秒即可获得一个支持编码、调试、运行、测试的云上开发环境。 支持6+主流开发语言并可扩展。 父主题： 产品优势
该步骤。 动图演示如下： 针对已有实例，则直接单击实例列表的启动按钮进入实例页面。 开发调试微服务代码 代码编写完毕，单击左侧Debug页签中的“Start Debug”或Main函数中的“Debug”启动工程，在代码文件行号前鼠标左键单击打上断点，完成监听端口的外部访问权开通即
通过浏览器，可访问不同计算架构的环境 不限设备和操作系统，通过浏览器即可以访问不同计算架构（ARM和X86）的开发环境。 一个开发者可以同时使用多个开发环境，不受限于本地配置。 父主题： 产品优势
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
基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型
弹出app应用窗口，聚焦到app应用窗口上并按F12弹出网页调试窗口。 图1 在浏览器中调试WeCode应用 预览 程序开发完毕，通过使用WeCode Toolkit插件，CodeArts IDE Online中开发的We码小程序可被上传到临时仓库，并可以预览。 单击“Preview/Upload”，在“My
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）。
MNIST dataset fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
基于CodeArts IDE Online快速开发、发布WeLink应用 准备工作 准备We码小程序开发环境 开发、预览We码小程序 发布We码小程序
基于CodeArts IDE Online快速开发、部署微服务 概要 准备工作 开发调试微服务 制作微服务容器镜像 部署微服务容器镜像
后单击“确定”，完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE Online实例，创建并打开一个空白工作目录，命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包，为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu，命令如下。
event_id Integer the id of event 请求示例 创建一个组件使用“codebot”，状态为“access”的事件。 POST https://{endpoint}/v2/aims/codemodelserver/management/event {
login_id Integer login_id 请求示例 创建一个“pycharm”类型，IDE版本为“Professional Edition 2022.1”的登录。 POST https://{endpoint}/v2/aims/codemodelserver/code-generation/login
支持被集成，接入三方业务规范开发作业流 支持被第三方业务集成，可通过开放API接入开发作业流。 根据参数定义，规范环境启动后的技术栈、语言支持、环境变量、插件加载和代码分支。 父主题： 产品优势
/error/conflict) 请求示例 创建一个地域在北京，用户名为“name”，邮箱为“email@codeartssnap.com”，组织为“huawei”的用户。 POST https://{endpoint}/v2/aims/codemodelserver/join-request
acceptance_id Integer acceptance_id 请求示例 创建一个需求ID为“13b3f0e0f1e7a7c1fa036b1e4451022b”的验收。 POST https://{endpoint}/v2/aims/codemodelserver/code-generation/acceptance
metrics=['accuracy']) # training model.fit(train_images, train_labels, epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
应用：服务化Web应用。 场景特点：开发者受限于无本地环境无法开发。通过Web直接访问CodeArts IDE Online，实现随时随地开发。 适用场景：适用于基于容器的服务化Web应用开发，保障快速搭建一致的开发环境，随时在线编写代码。 优势： 本地零资源消耗：依托线上容器技术，开发对本地资源的要
概要 本章节主要讲述在CodeArts IDE Online中如何快速将开发好的微服务部署到华为云容器服务并进行快速验证的过程。 父主题： 基于CodeArts IDE Online快速开发、部署微服务
</auth> </to> <container> <mainClass>微服务入口类</mainClass> </container> </configuration> </plugin> 用户
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