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e 请求参数 表2 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）。 表3 FormData参数 参数 是否必选 参数类型
d 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 否 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）。 x-publisher-token和X-Auth-Token必传一个
n 请求参数 表1 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）。 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型
偏移量，表示从此偏移量开始查询 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 否 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
任务id 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 否 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）。 x-publisher-token和X-Auth-Token必传一个
/v2/stacks/price 请求参数 表1 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）。 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数
对于获取用户Token接口，如果调用后返回状态码为“201”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头，响应同样也有消息头，如“Content-type”。 对于获取用户Token接口，返回如图1所示的消息头，其中“x-subject-token”就是需要获取的用户Token
请求参数 表2 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）。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数
偏移量，表示从此偏移量开始查询 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 否 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
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
join-request(success/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
终端节点 终端节点即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，CodeArts IDE Online的终端节点如表1所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 CodeArts IDE Online的终端节点 区域名称 区域 终端节点（Endpoint） 协议类型
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
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
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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